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2013-11-06
对于logistic model,想要用adaptive Lasso做variable selection,SAS好像没办法做,有没大神指导R怎么做啊,真心求助
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2013-11-6 11:33:06
试用了glmnet(x,y,family="binomial"),但是我这里X的矩阵有很多0,是sparse的,所以不知道该怎么办还是用别的什么package
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2013-11-8 01:18:57
可试用   Package ‘gamlr’     
此包类似glmnet 但专适用巨量的SPARSE 数据的SPARSE 线性模型与变量选择。特适合只想寻找最有影响力的predictors 。因为其预测精度太差,变量选择过度。。
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2013-11-8 13:27:57
谢啦,我glmnet给run出来了,但是不知道怎么用AIC,BIC去选结果,难道只能自己给定lambda去试?没办法直接求最优解?
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2013-11-8 15:37:16
SAS可以做啊,
用proc glmselect,
selection选lasso
然后choose选AIC或BIC就好了
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2013-11-9 23:00:54
用cv.glmnet()
   凭本人 经验,用glmnet 等线性模型选择变量,会丢失不少数据集中的信息量..
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