R语言glmnet包lasso回归中分类变量的处理图文详解

时间:2022-11-05 天桥下的卖艺者人气:0

我们在既往文章《手把手教你使用R语言做LASSO 回归》中介绍了glmnet包进行lasso回归，后台不少粉丝发信息向我问到分类变量处理的问题，我后面查了一下资料之前文章分类变量没有处理，非常抱歉。现在来重新聊一聊分类变量的处理。

我们导入glmnet包的时候可以看到，还需要导入一个Matrix包，说明这个矩阵包很重要

按照glmnet包的原文如下：

就是告诉我们，除了Cox Model外，其他的表达都支持矩阵形式，在Cox Model的介绍中，函数样式为

说明我们应该把其他变量变为矩阵的形式。这样说得不是很明白，下面我们来举个例子说明，继续使用我们的乳腺癌数据（公众号回复：乳腺癌，可以获得数据）我们先导入数据和R包

library(glmnet)
library(foreign)
library("survival")
bc <- read.spss("E:/r/Breast cancer survival agec.sav",
                use.value.labels=F, to.data.frame=T)
bc <- na.omit(bc)

我们先来看看数据：

age表示年龄，pathsize表示病理肿瘤大小（厘米），lnpos表示腋窝淋巴结阳性，histgrad表示病理组织学等级，er表示雌激素受体状态，pr表示孕激素受体状态，status结局事件是否死亡，pathscat表示病理肿瘤大小类别（分组变量），ln_yesno表示是否有淋巴结肿大，time是生存时间，后面的agec是我们自己设定的，不用管它。

接下来删除缺失变量和把分类变量转成因子

bc$er<-as.factor(bc$er)
bc$pr<-as.factor(bc$pr)
bc$ln_yesno<-as.factor(bc$ln_yesno)
bc$histgrad<-as.factor(bc$histgrad)
bc$pathscat<-as.factor(bc$pathscat)

我们先来进行一个lasso的cox模型

glmnet包只能接受矩阵形式的数据，我们要分别进行转换

先把结局和时间提取出来

y<-bc$status
time<-bc$time

把id，结局变量，时间变量和一个乱七八糟的变量删掉

data1<-bc[,-c(1,8,11,12)]##把id，结局变量，时间变量和一个乱七八糟的变量删掉

把分类变量变成哑变量矩阵形式

model_mat <-model.matrix(~ +er+pr+ln_yesno+histgrad+pathscat-1,data1)###把分类变量变成哑变量矩阵形式

重新组成数据，也就是我们需要的x

x<-as.matrix(data.frame(age=data1$age,
                        pathsize=data1$pathsize,lnpos=data1$lnpos,model_mat))#重新组合成数据

弄好x就可以进行分析了，交叉验证最好设一个种子，

set.seed(123)
cv.fit <- cv.glmnet(x,Surv(time,y),family="cox", maxit = 1000)
plot(cv.fit)

maxit = 1000是让它迭代100次的意思，如果迭代没到1000次，可能会出现一次报错，这在官方说明里面也有讲到，但我用两种方法算了一遍，结果都是一样的，没有错

下图是官方说明

有兴趣的可以试一下这样算，结果也是一样的，但也要先设一个种子

set.seed(123)
cv.fit1<- cv.glmnet(x,Surv(time,y),family="cox", alpha=1,nfolds=10)
plot(cv.fit1)

取最小值，也都是一样的

cv.fit$lambda.min
cv.fit1$lambda.min

fit <- glmnet(x, Surv(time,y), family =  "cox", maxit = 1000)
plot(fit)

查看和提取系数

Coefficients <- coef(fit, s = cv.fit$lambda.min)
Active.Index <- which(Coefficients != 0)
Active.Coefficients <- Coefficients[Active.Index]
Active.Index
Active.Coefficients

上图标出了最后还剩下的变量（指的是它的位置）和变量的系数，自己对照x看一下就可以了。值得一提的是我看到官方的示例cox模型只取最小的lambda，这样大家就不用这么纠结了，还有一个是它没有预测功能，不能进行预测。

下面来进行Binomial Models，也就是我们的二分类变量模型，其实就是不用时间变量就行了，其他都差不多，继续拿乳腺癌数据演示，懒得找数据了，上一篇文章就是拿乳腺癌来模拟二分类数据的（当时没找到好的数据）。

fit1 = glmnet(x, y, family = "binomial")
plot(fit1, xvar = "dev", label = TRUE)

换成lambda

plot(fit1, xvar="lambda", label=TRUE)

其实到了这里基本和上一篇差不多了

set.seed(999)
cvfit=cv.glmnet(x,y, family = "binomial")
plot(cvfit)

求出最小值

cvfit$lambda.min#求出最小值
cvfit$lambda.1se#求出最小值一个标准误的λ值

求出系数

coef1<-coef(cvfit, s = "lambda.min")
coef2<-coef(cvfit, s = "lambda.1se")
coef1
coef2

有一个已经被怼没有了，只能选coef1了。

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