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回归模型比较和变量筛选

2018-11-21 来源：
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DoctorSunny
很喜欢的课程，正好也是最近在学习的内容。有个问题也想请教一下：用lasso回归筛选出变量后，最终生成的模型是直接用lasso做来的系数还是用lm()重新估计啊？
2020-06-28 17:46:39 回复
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DoctorSunny
很喜欢的课程，正好也是最近在学习的内容。有个问题也想请教一下：用lasso回归筛选出变量后，最终生成的模型是直接用lasso做来的系数还是用lm()重新估计啊？
2020-06-28 17:46:39 回复
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kyo7
回复 DoctorSunny
: 如果用lm()重新估计，被选入模型的变量的系数就会被放大，这样就会出现和逐步回归一样的缺陷
2020-06-28 17:46:39 回复
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狐狸
请教下我做了几次LASSO回归筛选变量 ，同样的步骤，最后得到的最佳模型的系数都不一样 是什么原因呢
2020-06-28 17:46:39 回复
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Ccccc
model1=lrm(y~rcs(x1,k)+x2+x3)与model2=lrm(y~x1+x2+x3)之间用哪种方法比较呢
2020-06-28 17:46:39 回复
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狐狸
请教下我做了几次LASSO回归筛选变量 ，同样的步骤，最后得到的最佳模型的系数都不一样 是什么原因呢
2020-06-28 17:46:39 回复
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kyo7
回复 狐狸
: 如果是用R里面的glmnet做的，然后选择最优模型，可能是因为通过重抽样确定的最优lambda，每次有很小的不同，系数应该差别不太大
2020-06-28 17:46:39 回复
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Ccccc
model1=lrm(y~rcs(x1,k)+x2+x3)与model2=lrm(y~x1+x2+x3)之间用哪种方法比较呢
2020-06-28 17:46:39 回复
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kyo7
回复 Ccccc
: AIC或者BIC
2020-06-28 17:46:39 回复
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doctor-张
基础太差，后面的都听不懂了
2020-06-28 17:46:39 回复
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