使用 LASSO 框架进行分类

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【中文标题】使用 LASSO 框架进行分类【英文标题】:Classification using LASSO framework 【发布时间】:2016-04-15 13:20:17 【问题描述】:

我正在尝试使用 LASSO 确定我的特征在我的分类中的重要性。但是,我找不到任何这样做的参考或指南。我知道 LASSO 主要适用于回归,但是,有什么方法或指南可以解决吗?

如果没有办法,有没有其他类似的方法可以让我确定我的特征的重要性?例如。哪些特征对分类影响最大?

【问题讨论】:

这不是一个编程问题,这是一个统计问题,属于Cross Validated。 【参考方案1】:

您可以将 Lasso 或弹性网络正则化用于可用于分类问题的广义线性模型回归。

[B, FitInfo] = lassoglm(data,group,'binomial','CV',10);
minpts = find(B(:,FitInfo.IndexMinDeviance)); minpts'

这里的data 是数据矩阵,其中行作为观察值,列作为特征。 group 是标签。 minpts 将拥有重要功能列表。

参考:https://in.mathworks.com/help/stats/lassoglm.html

【讨论】:

以上是关于使用 LASSO 框架进行分类的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

R语言glmnet拟合lasso回归模型实战:lasso回归模型的模型系数及可视化lasso回归模型分类评估计算(混淆矩阵accuracyDeviance)

LASSO的解法

OneHotEncoding 丢失了 Lasso 回归的列标识

线性模型之-Lasso

使用 Python 进行 Lasso 回归:简单问题

岭回归和lasso回归(转)