临床系列R包 | 第4期. 高效处理LASSO回归的利器：glmnet包

文章预览

BE声明学写文章②  往期回顾    REVIEWS   1）临床系列R包 | 第1期. 一个函数快速绘制基线表 2）临床系列R包 | 第2期. autoReg自动生成回归分析结果 3）临床系列R包 | 第3期. 探索生存分析的利器：survival包 本系列推送旨在为临床科研人提供 临床研究中常用 R包 的 系统性学习分享。 在临床研究中，LASSO 回归是一种常用方法，特别适用于高维数据中筛选重要变量。glmnet 包提供了 LASSO、岭回归 和 Elastic Net 的高效实现，是处理高维数据的得力工具。 本期内容将介绍 glmnet 包 的核心功能及代码示例，帮助大家掌握该包的基本用法，轻松应对变量筛选和回归建模需求。 MASCU • ✦ R Package ✦ • 本期演示数据将通过 R 语言自行模拟，帮助大家独立掌握数据处理的完整流程。 01 glmnet 包的核心功能 一、 glmnet包 的主要功能包括： 1、LASSO 回归：用于变量筛选和模 ………………………………