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1. R语言机器学习算法实战系列（一）XGBoost算法+SHAP值（eXtreme Gradient Boosting）
2. R语言机器学习算法实战系列（二） SVM算法+重要性得分（Support Vector Machine）
3. R语言机器学习算法实战系列（三）lightGBM算法+SHAP值（Light Gradient Boosting Machine）
4. R语言机器学习算法实战系列（四）随机森林算法+SHAP值 (Random Forest)
5. R语言机器学习算法实战系列（五）GBM算法+SHAP值 (Gradient Boosting Machines)
6. R语言机器学习算法实战系列（六）K-邻近算法 (K-Nearest Neighbors)
7. R语言机器学习算法实战系列（七）朴素贝叶斯分类算法 (Naïve Bayes Classifier)
8. R语言机器学习算法实战系列（八）逻辑回归算法 (logistic regression)
9. R语言机器学习算法实战系列（九）决策树分类算法 (Decision Trees Classifier)
10. R语言机器学习算法实战系列（十）自适应提升分类算法 (Adaptive Boosting)
11. R语言机器学习算法实战系列（十一）MLP分类算法 (Multi-Layer Perceptrons)
12. R语言机器学习算法实战系列（十二）线性判别分析分类算法 (Linear Discriminant Analysis)
13. R语言机器学习算法实战系列（十三）随机森林生存分析构建预后模型 (Random Survival Forest)
14. R语言机器学习算法实战系列（十四）: CatBoost分类算法+SHAP值 (categorical data gradient boosting)
15. R语言机器学习算法实战系列（十五）随机森林生存预后模型+SHAP值 (Random Survival Forest + SHAP)
16. R语言机器学习算法实战系列（十六）随机森林算法回归模型+SHAP值（Random Forest Regression + SHAP）
17. R语言机器学习算法实战系列（十七）特征选择之弹性网络回归算法（Elastic Net Regression）
18. R语言机器学习算法实战系列（十八）特征选择之LASSO算法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）
19. R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）
20. R语言机器学习算法实战系列（二十）特征选择之Boruta算法

机器学习论文

1. R语言机器学习论文（一）：研究背景
2. R语言机器学习论文（二）：数据准备
3. R语言机器学习论文（三）：特征提取
4. R语言机器学习论文（四）：模型构建
5. R语言机器学习论文（五）：解释模型
6. R语言机器学习论文（六）：总结

介绍

特征选择（Feature Selection）是机器学习中的一个重要步骤，它涉及到从原始特征集中选择最相关、最有信息量的特征子集，以用于模型训练和预测。这个过程的目的是提高模型的性能、减少计算成本、增强模型的可解释性，并可能提高模型的泛化能力。以下是特征选择的几个关键点：

1. 定义：特征选择是从原始特征集中选择一个子集的过程，这个子集被认为是对模型预测最有用的。
2. 必要性：
   • 数据简化：减少特征数量可以简化模型，使其更容易理解和解释。
   • 性能提升：去除不相关或冗余的特征可以减少模型的过拟合风险，提高模型的泛化能力。
   • 计算效率：减少特征数量可以减少模型训练和预测的时间和计算资源消耗。
3. 方法：
   • 过滤方法（Filter Methods）：基于统计测试对各个特征进行评分，选择分数高的特征。这种方法独立于任何模型。
   • 包装方法（Wrapper Methods）：将特征选择过程视为搜索问题，使用模型的性能作为指标来评估不同特征子集的效果。
   • 嵌入方法（Embedded Methods）：在模型训练过程中进行特征选择，如使用Lasso回归时，一些特征的系数会变为零，从而实现特征选择。
4. 评估：
   • 准确性：评估特征选择后模型的预测准确性是否有所提高。
   • 模型复杂度：评估模型的复杂度是否降低，例如通过减少训练时间或模型参数的数量。
   • 可解释性：评估模型的可解释性是否增强，即是否更容易理解模型的决策过程。
5. 应用场景：
   • 在数据预处理阶段，特征选择可以帮助清理数据，去除噪声和异常值。
   • 在模型训练阶段，特征选择可以提高模型的训练效率和预测性能。
   • 在模型部署阶段，特征选择可以减少模型的部署成本和运行时资源消耗。

LASSO回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）是一种线性回归的扩展，通过引入L1正则化项来约束模型的复杂度，从而实现特征选择和减少过拟合。以下是LASSO回归的原理和步骤：

教程

本文旨在通过R语言实现LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）之特征选择，总共包含：

1. 下载数据
2. 加载R包
3. 数据预处理
4. 数据切割
5. LASSO回归
6. 调参λ
7. 选择最佳λ（lambda.min）构建预测模型
8. 筛选出来的特征
9. 采用AUC等指标评估模型
10. 混淆矩阵评估模型
11. AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现
12. 总结
13. 系统信息

更多内容请前往

R语言机器学习算法实战系列（十八）特征选择之LASSO算法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）

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