R语言——Ridge和Lasso回归分析

Question

如题所述

Answer 1

Ridge回归与Lasso回归是解决多元线性回归中多重共线性问题及防止过拟合的两种正则化方法。它们在R中通过glmnet包进行实现。在建立Ridge回归模型时，选择合适的惩罚系数lambda，通过交叉验证优化模型，通常得到的模型系数不会压缩到0，保持所有变量的参与。Lasso回归则能自动进行变量选择，将无关或影响不显著的变量系数压缩为0，使得模型更简洁，降低复杂度。在糖尿病数据集中，Ridge回归和Lasso回归分别用于模型建立，前者通过交叉验证确定最佳lambda，后者利用交叉验证找到最优lambda并进行变量选择。Lasso回归模型在测试集上的预测误差略高于Ridge回归，但其使用更少的变量，模型更稳定。此外，Lasso回归模型同样适用于分类任务，通过交叉验证选择最优lambda，构建广义Lasso回归分类模型，预测精度表现良好。