同时在R中进行多个LASSO回归

如何解决同时在R中进行多个LASSO回归

我正在尝试在R中执行多个 LASSO回归。为计算模型的系数，我使用以下代码

rowplot<-function(x,y,z) {par(mfrow=c(1,3)) (layout(matrix(c(1,1,2,3,0),ncol = 4,byrow = TRUE)))}
rowplot(bp.1,bp.2,boxplot.1)

（除其他外）结果

library(glmnet)
A <- as.matrix(data)
fit_lasso <- glmnet(A[,-1],A[,1],standardize = TRUE,alpha = 0.9) #LASSO model
print(fit_lasso) #LASSO model for different lambdas

cvfit <- cv.glmnet( A[,type.measure = "mse",nfolds = 5,alpha = 0.9) 
cvfit    
cvfit$lambda.min
coef(cvfit,s = "lambda.min") 

在> coef(cvfit,s = "lambda.min") 15 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix" 1 (Intercept) -4.455556e+02 X2 . X3 2.869015e-05 X4 2.325949e-10 X5 . X6 5.955569e+00 X7 . X8 1.043362e+01 X9 . X10 3.313007e-01 X11 . X12 . X13 . X14 2.129794e-01 X15 . 语句中，glmnet(A[,...)表示所有解释性 X 变量，而A[,-1]表示响应 Y 变量。我想创建一个循环，为所有可能的变量组合计算并显示与上述相同的结果（例如，第一列为响应变量，所有其他列为解释变量，第二列为响应变量，所有其他列为解释变量）说明性的）。使用A[,1]，我设法创建了以下内容，但似乎不起作用。有人可以帮我弄清楚吗？

for statement

解决方法

尝试以下方法：

var color = [
  "AntiqueWhite","CadetBlue","BurlyWood","Crimson","DarkSlateBlue","LightGoldenRodYellow","LightCyan",];
var randomNumber = Math.round(Math.random() * 6);
document.getElementById("btn").addEventListener("click",function () {
  changeBackground();
});

function changeBackground() {
  console.log(color[randomNumber]);
  document.body.style.backgroundColor = color[randomNumber];
}

要获得一组结果：

results <- lapply(seq_len(ncol(A)),function(i) {
  list(
    fit_lasso = glmnet(A[,-i],A[,i],standardize = T,alpha = 0.9),cvfit = cv.glmnet(A[,standardize = TRUE,type.measure = "mse",nfolds = 5,alpha = 0.9)
  )
})

输出

# Must use "[[" and "]]" here. 
results[[3L]]$cvfit$lambda.min
coef(results[[3L]]$cvfit,s = "lambda.min")