R语言 lol包 lasso()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

lasso(lol)
lasso()所属R语言包：lol

                                         lasso
                                         套索

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Lasso penalized linear regression with different optimizers
的套索处罚不同的优化线性回归


用法----------Usage----------


lasso(y, ...)



参数----------Arguments----------

参数：y
A list object of one of the four classes: 'cv', 'stability',  'multiSplit', and 'simultaneous'. If x is NULL then y should a list of two components y and x, y is a vector of expression and x is a matrix containing copy number variables
“简历”，“稳定”，“多分裂”，和“同步”：四大类之一的列表对象。如果x是NULL，那么Y应列表中的两部分组成y和x，y是一个表达向量的拷贝数变量，x是一个矩阵


参数：...
other parameters
其他参数


Details

详情----------Details----------

The function contains various optimization methods for Lasso inference, such as cross-validation, randomised lasso, simultaneous lasso etc. It is specifically designed for multicollinear predictor variables.
该函数包含了为套索推理，如交叉验证，随机套索，同时套索等，它是专门设计的共线预测变量的各种优化方法。


值----------Value----------

Varied depending on the optimizer used. Generally it contains
用于优化上的变化而定。通常它包含


参数：beta
coefficients
系数


参数：residuals
residuals of regression model
回归模型的残差


参数：fit
the corresponding fit of regression
适合相应的回归


作者（S）----------Author(s)----------



Yinyin Yuan




参考文献----------References----------

N. Meinshausen and P. Buehlmann (2010), Stability Selection (with discussion), Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 72, 417-473. Nicolai Meinshausen, Lukas Meier and Peter Buehlmann (2009), P-values for high-dimensional regression.  Journal of the American Statistical Association, 104, 1671-1681.

参见----------See Also----------

matrixLasso
matrixLasso


举例----------Examples----------


data(chin07)
data <- list(y=chin07$ge[1,], x=t(chin07$cn))
class(data) <- 'cv'
res <- lasso(data)

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