LASSO回归的介绍
LASSO回归是由统计学家Robert Tibshirani于1996年提出的一种回归分析方法。它通过在损失函数中加入L1正则化项,实现对模型参数的惩罚,使得一部分参数趋于零。这种稀疏性的特点使得LASSO回归在高维数据集中具有出色的性能。
LASSO在医学中的应用:
基因表达数据分析:LASSO回归可以用于选择最相关的基因。
临床预测模型构建:选择对目标变量有重要影响的临床指标。
生物医学图像分析:选择最相关的图像特征。
生存分析:预测患者生存时间,并识别对生存有显著影响的生物标记或临床特征。
流行病学研究:建立与健康相关的模型,帮助识别影响健康状况的卫生指标与因素。
LASSO实例:
该篇研究将LASSO回归用于:对各变量进行单因素Cox分析后,将有统计学意义(p
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