“Lasso回归 生存状态”的信息

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显示标题Lasso回归 生存状态
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Lasso回归_生存状态 - 决策链云智库 (DecisionLinnc Software)
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LASSO回归是对回归算法正则化的一个例子。正则化是一种方法,它通过增加额外参数来解决过拟合问题,从而减少模型的参数,限制复杂度。LASSO方法对于筛选解释性较高的变量,处理高维数据和解决多重共线性问题具有强大的优势。该方法是在模型估计中增加了惩罚项,所有参数绝对值之和。能将一些不必要变量的回归系数压缩为零进而从模型中剔除,达到变量筛选的目的。生存状态Lasso回归则是结合比例风险回归模型,来减少Cox回归中协变量的个数,解决回归分析中的多重共线性问题。该模型以生存结局和生存时间为因变量,同时分析因素对生存期的影响。用途:能够有效地进行线性特征选择,只保留那些对目标(例如生存时间或生存状态)影响最大的变量。参数:选择连续型数值时间变量,二分类状态变量,连续型数值自变量
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  • [[DataAGM Lv1 Cat::回归分析]]
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