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如何用Lasso回归(套索回归)解决共线性问题

时间:2024-10-12 08:04:32

1、使用SPSSAU进行Lasso回归研究时:首先不输入K值,则得到轨迹图用于判断最佳K值(SPSSAU也会智能建议最佳K值);得到最佳K值后,输入具体值,最终SPSSAU会输出模型结果。本案例时SPSSAU建议K值为0.3。

如何用Lasso回归(套索回归)解决共线性问题

2、输出结果:轨迹图描述不同K值时,自变量进行Lasso回归时标准化回归系数的变化情况。如果说标准化回归系数趋于稳定,此时对应的最小K值,即为最佳K值。此过程的判断带有一定的主观性,比如下图中,K值看上去选择为0.3,也或者0.4均可。建议以更小的K值作为标准;同时,可直接使用SPSSAU提供的建议最佳K值。

如何用Lasso回归(套索回归)解决共线性问题

3、本案例中建议最佳K值为0.01,因而重新进行分析时输入0.3,得到最终Lasso回归模型结果如下表:

如何用Lasso回归(套索回归)解决共线性问题
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