禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!
文章目录
- 介绍
- 加载R包
- 数据下载
- 导入数据
- 一、数据归一化
- 二、离散型分类变量的编码
- 三、筛选特征
- 四、重要特征
- 五、输出结果
- 六、总结
- 系统信息
介绍
在数据分析和机器学习项目中，经常需要对数据进行预处理以提高模型性能。一种常见的预处理步骤是数据标准化，紧随其后的是通过LASSO方法（最小绝对收缩和选择算子）进行特征筛选。
数据标准化是一种重要的预处理技术，它通过调整数据的尺度使得不同特征之间的数值大小变得可比。标准化通常通过减去均值并除以标准差来实现，这样可以将数据转换为均值为0、标准差为1的分布。标准化的好处是它可以消除特征之间的尺度差异，使得每个特征在模型训练中具有相同的权重。
在数据经过标准化处理后，我们可以利用LASSO方法来进行特征筛选。LASSO是一种线性回归模型的扩展，它通过向损失函数中添加L1正则化项来实现特征选择和参数收缩。L1正则化项会鼓励模型选择更少的特征，并将不相关或冗余特征的系数压缩至零。
加载R包
library(tidyverse
-readIndexRead)
函数解释 F分布 和 逆累积分布函数 卡方分布)
)
