R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化
原文链接:http://tecdat.cn/?p=25158原文出处:拓端数据部落公众号本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法,如组lasso套索、组MCP和组SCAD,以及双级选择方法,如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可视化、总结和预测的实用程序。本文提供了一些数据集的例子;涉及识别与低出生体重有关的风险因素。结果是连续测