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《从理论到应用——浅析lasso模型》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、word资料下载可编辑本科生学年论文题目：从理论到应用——浅谈lasso模型指导教师：学院：姓名：学号：班级：专业技术资料word资料下载可编辑从理论到应用——浅谈lasso模型【摘要】回归模型是我们在处理数据中常用的方法。其中，Lasso模型是一种适用于多重共线性问题，能够在参数估计的同时实现变量的选择的回归方法。本文从lasso模型的概念谈起，对其起源、思想、与岭回归的比较、通过lar的算法实现等方面进行了探究。另外还使用R语言对简单案例进行lasso模型的应用。最后简述了lasso模型的研究现状。
2、【abstract】Regressionmodelisourcommonlyusedmethodinprocessingdata.Lassomodelisakindofregressionmethodformultiplelinearproblems,whichcanbeusedtoachieveparameterestimationandvariableselectionatthesametime.Thispaperstartsfromtheconceptofthelassomodel,includi
3、ngitsorigin,ideas,andthecomparisonofridgeregression,throughlaralgorithmimplementation,etc.Inaddition,usingRlanguagetosolveasimplecasethroughlasso.Atlast,theresearchstatusoflassomodelisintroduced.【关键词】Lasso岭回归最小角回归R语言【keywords】LassoridgeregressionlarRlang
4、uage专业技术资料word资料下载可编辑目录一、定义及基本信息4二、起源与原理4三、模型的思想4四、Lasso与岭回归51、岭回归的概念52、Lasso与岭回归的比较5五、Lasso的算法步骤61、lasso算法实现的背景62、最小角回归73、用lar实现lasso7六、案例分析81、问题描述82、简单线性回归求解93、利用lasso求解11七、应用与研究现状12八、参考资料13专业技术资料word资料下载可编辑一、定义及基本信息Lasso模型是由RobertTibshirani在1996年JRSSB
5、上的一篇文章Regressionshrinkageandselectionviathelasso所提出的一种能够实现指标集合精简的估计方法。在参数估计的同时实现变量的选择（可以解决回归分析中的多重共线性问题）。全称：LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator读音：[læ‵su:]而不是[‵læso]RobertTibshirani简介：生于1956年7月10日，担任斯坦福大学theDepartmentsofStatisticsandHealthResearcha
6、ndPolicy的教授。1985-1998年担任多伦多大学的教授。他主要研究方向是致力于开发处理复杂数据的分析统计工具。Lasso模式是他最著名的贡献。同时在著名的"GeneralizedAdditiveModels","AnIntroductiontotheBootstrap",and"TheElementsofStatisticalLearning"三本书中都有他的编著。[1]二、起源与原理在常规的回归分析中，假设我们有一组（xi，yi），i=1,2,...,N,其中xi=(xi1,...,xip)
7、T,yi是第i维观测值的回归量的数据。普通最小二乘(OLS)通过最小化残差平方和来进行估计。它对数据的分析不那么令人满意通常有两个原因。一是预测精度:OLS往往偏差较低但方差大;预测精度有时可以用缩小或设置一些系数为0的方法来提高。通过这样做,我们牺牲一点偏差减少预测的方差值，因此可以提高整体预测准确性。第二个原因是可解释性的问题。在大量的预测值中，我们通常想确定一个展现出最强影响的更小的子集。两个公认优秀的改善OLS估计的方法是子集选择（subsetselection）和岭回归（ridgeregres
8、sion）它们都有缺点。子集选择提供了可解释的模型但是可变性非常强，因为它是一个离散的过程——回归量要么保留要么从模型中去掉。小的数据变化就会使得模型的选择改变，这会降低预测准确度。岭回归是连续缩小参数的过程，因此更稳定：然而它不会使得任何参数为0，没办法得出简单的可解释的模型。lasso模型就此提出，Theleastabsoluteshrinkageandselectionoperator，同时缩小（shrinkage）和设置成参数为0（
