LASSO回归 没有筛出变量咋办

文章预览

转录组二分类结局——lasso回归实战 LASSO筛选变量、构建Logistic回归模型绘制列线图 lasso回归筛选变量_如何进行高维变量筛选和特征选择(一)？Lasso回归 LASSO-Cox 回归分析（Cox proportional hazards model） 📌 1. LASSO 回归筛不出 非零系数 getwd () mypath = "~/MAFLD-AD/MAFLD/GSE183229/lasso" dir .create(mypath) setwd (mypath) #1假设你的RNA-seq数据存储在矩阵dat中，使得行为样本，列为基因------ #同时你有一个向量outcome包含每个样本的二分类结局变量（通常是0和1）。 load ( "~/MAFLD-AD/MAFLD/GSE183229/gse183229.rdata" ) dat =    log1p(raw_data) group_list =sample_info group_list $mygroup= ifelse(grepl(pattern =  "FLD" ,x = group_list$Group),yes =  1 ,no =  0 ) dat [ 1 : 9 , 1 : 9 ] group_list outcome =group_list$mygroup #2使用glmnet函数拟合Lasso模型，并通过交叉验证找到最优的lambda值。对于二分类结局变量，需要指定family="binomial"------ # 将 ………………………………