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【 原 创 】 定 制 代 写 开 发 r/python/spss/matlab/WEKA/sas/sql/C++/stata/eviews/Computer science assignment 辅导答疑 代写/代做 Project/数据挖掘和统计分析可视化调研报告/程序/PPT 等/爬虫数据采集 服务（附代码数据）, 咨询 QQ：3025393450 欢迎登陆官网：http://y0.cn/datablog r 语言中对 LASSO 回归， Ridge 岭回 归和 Elastic Net 模型实现数据分析报 告 来源： 原文： http://tecdat.cn/?p=3795 介绍 Glmnet 是一个通过惩罚最大似然来拟合广义线性模型的包。正则化路径是针对 正则化参数 λ 的值网格处的套索或弹性网络罚值计算的。该算法速度极快，可 以利用输入矩阵中的稀疏性 x。它符合线性，逻辑和多项式，泊松和 Cox 回归 模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。 glmnet 算法采用循环坐标下降法，它连续优化每个参数上的目标函数并与其他 参数固定，并反复循环直至收敛。该软件包还利用强大的规则来有效地限制活 动集。由于高效的更新和技术，如热启动和主动集合收敛，我们的算法可以非 常快地计算解决方案路径。 该代码可以处理稀疏的输入矩阵格式，以及系数的范围约束。其核心 glmnet 是 一组 Fortran 子程序，它们使执行速度非常快。 该软件包还包括用于预测和绘图的方法以及执行 K 倍交叉验证的功能。 首先，我们加载 glmnet 包：
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