用lasso做预后模型的简易工具

Lasso是Least Absolute Shrinkage and Selection Operator的简称,是一种采用了L1正则化(L1-regularization)的线性回归方法,采用了L1正则会使得部分学习到的特征权值为0,从而达到稀疏化和特...

Lasso是Least Absolute Shrinkage and Selection Operator的简称,是一种采用了L1正则化(L1-regularization)的线性回归方法,采用了L1正则会使得部分学习到的特征权值为0,从而达到稀疏化和特征选择的目的。

 Lasso 的基本思想是在回归系数的绝对值之和小于一个常数的约束条件下,使残差平方和最小化,从而能够产生某些严格等于0 的回归系数,得到可以解释的模型。R的Lars 算法的软件包提供了Lasso编程,我们根据模型改进的需要,可以给出Lasso算法,并利用AIC准则和BIC准则给统计模型的变量做一个截断,进而达到降维的目的。因此,我们通过研究Lasso可以将其更好的应用到变量选择中去。

     说简单点:在回归分析中因素筛选主要用到逐步回归stepwise、向前、向后等等方法,这些方法比较传统,而对于共线性问题比较严重的数据,或者变量个数大于观测值个数例如基因测序数据,基因个数远大于观测值个数(病人数),上述传统方法不合适,而Lasso 方法就是为了解决上述问题而生,它提供了一种新的变量筛选算法,可以很好的解决共线性问题,对于我们平常做的回归分析,如果大家觉得用普通的方法筛选到的变量不理想,自己想要的变量没有筛选到,可以用此方法试一试,具体流程是先在R软件中用此方法筛选出变量,之后对筛选出的变量再做COX回归或者其他回归分析。

在这里我们开发了这样的一个简易工具,可以快速的进行lasso-cox分析,界面如下:

attachments-2021-09-dBqdGsP2614333ecc7475.png

点击 开始分析-》输入 任务名称 -》等待运行完成-》载入运行结果

attachments-2021-09-oWsDqVAi614334b379179.png在网页下方可以看到结果:

attachments-2021-09-RHet29PV61433527a0d78.png并且还提供写作示例:

attachments-2021-09-ZMWiiIIG614335503c346.png




  • 发表于 2021-09-16 20:15
  • 阅读 ( 3575 )
  • 分类:软件工具

你可能感兴趣的文章

相关问题

0 条评论

请先 登录 后评论
不写代码的码农
admin

57 篇文章

作家榜 »

  1. 祝让飞 118 文章
  2. 柚子 91 文章
  3. 刘永鑫 64 文章
  4. admin 57 文章
  5. 生信分析流 55 文章
  6. SXR 44 文章
  7. 张海伦 31 文章
  8. 爽儿 25 文章