使用冗余预测变量构建数据集并使用lasso和 glm识别这些预测变量 。
创建一个X 包含 100 个观测值和 10 个预测变量的随机矩阵 。y 仅使用四个预测变量和少量噪声创建正态分布因变量 。
默认值 randn ; X*权重 + randn*0.1; % 小的附加噪音
执行lasso正则化。
lasso
求第 75 个Lambda 值 的系数向量 B。
rng % 用于重现性 randn exp(X)*weights + 1
Matlab广义线性模型glm泊松回归的lasso、弹性网络正则化分类预测考试成绩数据和交叉验证可视化
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最后一次编辑于 2023年11月15日
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