大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
LASSO 回归也叫套索回归，是通过生成一个惩罚函数是回归模型中的变量系数进行压缩，达到防止过度拟合，解决严重共线性的问题，LASSO 回归最先由英国人Robert Tibshirani提出，目前在预测模型中应用非常广泛。在新格兰文献中，有大牛提出，对于变量过多而且变量数较少的模型拟合，首先要考虑使用LASSO 惩罚函数。今天我们来讲讲怎么使用R语言通过LASSO 回归构造预测模型。
首先我们要下载R的glmnet包，由 LASSO 回归的发明人，斯坦福统计学家 Trevor Hastie 领衔开发。
加载需要的包，导入数据（还是我们既往的SPSS乳腺癌数据），删除缺失值
library(glmnet)
library(foreign)
bc <- read.spss("E:/r/Breast cancer survival agec.sav",
use.value.labels=F, to.data.frame=T)
bc <- na.omit(bc)
目前，glmnet包只能接受矩阵形式的数据，数据框的数据会报错，所以我们先要把数据转换成矩阵形式，这一步很重要。
y<-as.matrix(bc[,8])
x<-as.matrix(bc[,c(2:7,9:11)])
通过转换后，我们得到了两个数据矩阵，Y是结果，X是数据的变量
开始构建模型
f1 = glmnet(x, y, family="binomial", nlambda=100, alpha=1) #这里alpha=1为LASSO回归，如果等于0就是岭回归
#参数 family 规定了回归模型的类型：
family="gaussian" 适用于一维连续因变量（univariate）
family="mgaussian" 适用于多维连续因变量（multivariate）
family="poisson" 适用于非负次数因变量（count）
family="binomial" 适用于二元离散因变量（binary）
family="multinomial" 适用于多元离散因变量（category）
我们这里结局指标是2分类变量，所以使用binomial
print(f1)#把f1结果输出
可以看到随着lambdas增加，自由度和残差减少，最小lambda为0.000233
输出图形
plot(f1, xvar="lambda", label=TRUE)
横坐标为随着lambdas的对数，纵坐标为变量系数，可以看到随着lambdas增加变量系数不断减少，部分变量系数变为0（等于没有这个变量了）
下面进行交叉验证
我们可以把数据集取一部分进行验证（这步不做也可以）
predict(f1, newx=x[2:5,], type = "response")
然后通过glmnet自带函数进行交叉检验，并输出图形
cvfit=cv.glmnet(x,y)
plot(cvfit)
我们这个图中有两条虚线，一个是均方误差最小时的λ值，一个是距离均方误差最小时一个标准误的λ值，有点拗口没关系，我们只要知道它是多少就可以了
cvfit$lambda.min#求出最小值
cvfit$lambda.1se#求出最小值一个标准误的λ值
OK，我们得出这两个值后分别带进模型看一看
l.coef2<-coef(cvfit$glmnet.fit,s=0.004174369,exact = F)
l.coef1<-coef(cvfit$glmnet.fit,s=0.04272596,exact = F)
l.coef1
l.coef2
我们看到第一个模型变量都没有了，第二个模型还有5个变量，因此就只能选第2个了。
我们把这几个系数拿出来组成广义线性方程，时间变量time懒得拿了（做示范而已，拿也是可以的）
mod<-glm(status~age+pathsize+lnpos+pr,family="binomial",data = bc)
summary(mod)
有3个指标入选，我们还可以求出OR和95%CI
OK,做到这里，模型已经全部做出来啦，您学会了吗？
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