【回归分析】MATLAB实现Lasso回归算法

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【回归分析】MATLAB实现Lasso回归算法

2024-07-14 12:17| 来源: 网络整理| 查看: 265

Lasso回归算法

Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）回归是一种线性回归方法，它可以在保持预测准确性的同时，通过稀疏性约束（L1正则化）来提高模型的可解释性。

1 简介 2 MATLAB实现代码 2.1 实现函数

MATLAB 中，可以使用 lasso 函数进行 Lasso 回归分析。

语法：

B = lasso(X,y) B = lasso(X,y,Name,Value) 适合带有一个或多个名称-值对参数指定的附加选项的正则化回归。例如，'Alpha'，0.5设置弹性网作为正则化方法，参数Alpha等于0.5。 [B,FitInfo] = lasso(___) 返回结构FitInfo，其中包含关于模型拟合的信息，输入同前两种用法。

lasso函数具体用法可参见-MATLAB中文帮助

2.2 案例

以 fisheriris 数据集来演示 Lasso 回归的应用。将花瓣长度和宽度作为自变量，花萼长度和宽度作为因变量，并使用 lasso 函数进行回归分析。然后，我们绘制了 Lasso 路径，选择最优模型，并计算预测准确率。成图如下所示：在这里插入图片描述 MATLAB代码如下：

clc close all clear % 加载示例数据集 load('fisheriris.mat', 'meas', 'species'); % 将花瓣长度和宽度作为自变量，花萼长度和宽度作为因变量 X = meas(:, 3:4); y = grp2idx(species); % 进行 Lasso 回归分析 [B, FitInfo] = lasso(X, y, 'CV', 5); % 绘制 Lasso 路径 figure(1) lassoPlot(B, FitInfo, 'PlotType', 'Lambda', 'XScale', 'log'); set(gca,'FontSize',12,'Fontname', 'Times New Roman'); % 选择最优模型 idx = FitInfo.Index1SE; coef = B(:, idx); intercept = FitInfo.Intercept(idx); % 预测结果 yhat = X * coef + intercept; yhat = round(yhat); % 计算预测准确率 acc = sum(yhat == y) / length(y); disp(['预测准确率为 ', num2str(acc)]); 参考

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