R语言基于glmnet构建分类模型并可视化特征系数（coefficient）以及L1正则化系数（lambda）实战
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R语言基于glmnet构建分类模型并可视化特征系数（coefficient）以及L1正则化系数（lambda）实战
# 导入测试数据集
data(BinomialExample)
x <- BinomialExample$x
y <- BinomialExample$y# 构建模型并可视化系数
glmmod <- glmnet(x, y, alpha=1, family="binomial",lambda = logspace(-10, 1, 100))
# Plot variable coefficients vs. shrinkage parameter lambda.
plot(glmmod, xvar="lambda")
abline(v = cv.glmnet(x,y,lambda = logspace(-10, 1, 100))$lambda.min, col = "black")以上是关于R语言基于glmnet构建分类模型并可视化特征系数（coefficient）以及L1正则化系数（lambda）实战的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章