基于r语言的Lasso回归分析的实现

主要步骤:

以csv格式保存数据，用逗号分隔。

在R中，数据被读取，然后转换成矩阵形式。

加载lars包，先安装。

调用lars函数

确定具有最小Cp值的步数

确定所选变量，计算回归系数。

具体代码如下:

需要注意的是:

1，数据读取的方法，这里用的是file.choose()。这样做的好处是会弹出一个窗口让你选择想要加载的文件，省去了输入路径的麻烦。

2.数据应该转换成矩阵形式。

3.(la)可以看到R面，这里是0.66，略低。

4.你认为这幅画怎么样？在总结结果中，步骤1是最小的Cp。在图中我们可以看到步骤1和横轴0.0的交界处，只有变量1是非零的。于是nongyangungun被选中了。

Ps: R语言只学过数据输入和一些简单的处理，图形可视化部分没学过。卷子写完了，认真学这部分~ ~在这里立个旗。