内容发布更新时间 : 2024/11/7 23:47:13星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

【原创】附代码数据

有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了 > > # 基于整个数据集构建岭回归模型 > out = glmnet(x,y,alpha = 0) > predict(out,type = \,s=bestlam)[1:20,] (Intercept) AtBat Hits HmRun Runs 9.88487157 0.03143991 1.00882875 0.13927624 1.11320781 RBI Walks Years CAtBat CHits 0.87318990 1.80410229 0.13074381 0.01113978 0.06489843 CHmRun CRuns CRBI CWalks LeagueN 0.45158546 0.12900049 0.13737712 0.02908572 27.18227535 DivisionW PutOuts Assists Errors NewLeagueN -91.63411299 0.19149252 0.04254536 -1.81244470 7.21208390 > > ## 可见岭回归模型还是19个特征，没有舍弃任何特征！ cv.out的图如下：

cv.out

当log(λ)为5.+时（log(bestlam)=5.3），MSE最小。

训练构建lasso回归模型