Как применять метод LASSO для выбора переменных в множественной регрессионной модели?

Для применения метода LASSO для выбора переменных в множественной регрессионной модели необходимо выполнить следующие шаги: www.codecamp.ru

1. Рассчитать матрицу корреляции и значения VIF для переменных-предикторов. www.codecamp.ru Если обнаружена высокая корреляция между переменными-предикторами и высокие значения VIF, то, вероятно, целесообразно использовать регрессию LASSO. www.codecamp.ru
2. Подобрать модель регрессии LASSO и выбрать значение для λ. www.codecamp.ru Для этого можно подогнать модель с помощью популярных языков программирования, таких как R или Python, используя оптимальное значение для λ. www.codecamp.ru Чтобы определить подходящее значение, можно подогнать несколько моделей, используя разные значения λ, и выбрать λ как значение, которое даёт наименьшую тестовую среднеквадратическую ошибку (MSE). www.codecamp.ru
3. Выбрать переменные. www.yourdatateacher.com Для этого нужно подогнать регрессию LASSO на масштабированной версии датасета и рассмотреть только те переменные, у которых коэффициент отличается от 0. www.yourdatateacher.com

Метод LASSO автоматически выбирает полезные переменные, отбрасывая бесполезные или избыточные. www.yourdatateacher.com