01 模型简介
随着海量电子病历的挖掘，影像学、基因组学等数据进入医学统计分析，经常会面临对高维变量特征选择的问题，Lasso回归是在线性回归模型的代价函数后面加上L1范数的约束项的模型，它通过控制参数lambda进行变量筛选和复杂度调整，被广泛的用到医学领域。
目前较好用的拟合广义线性模型的R包是glmnet，由Lasso回归的发明人，斯坦福统计学家 Trevor Hastie 领衔开发。
下面结合一个线性回归的例子，和大家分享一下如何运用R软件进行Lasso回归。
02 加载数据
#### 加载包和读取数据library(glmnet)load(file="Lineartest")data ###### 分别存储 自变量和因变量x y
03 采用glmnet() 建模
alpha1_fit plot(alpha1_fit,xvar="lambda",label=TRUE)
alpha=1表示搭建Lasso回归模型，若因变量为连续型因变量则使用family = "gaussian"，若为二分类变量则使用family="binomial"。通过plot()可以做图观察模型的系数是如何变化的：图中的每一条曲线代表了每一个自变量系数的变化轨迹，纵坐标是系数值，上横坐标是此时模型中非零系数的个数。蓝色变量随着参数的不断增大，而最终系数被压缩为0的变量，说明比较重要。
04 交叉验证
alpha1.fit plot(alpha1.fit)print(alpha1.fit)
我们都会用交叉验证(cross validation)拟合进而选取模型，同时对模型的性能有一个更准确的估计。
这里的type.measure
是用来指定交叉验证选取模型时希望最小化的目标参量。
当因变量是连续变量的时候，一般会采用"mse"，当因变量为二分类变量，可采用"class","deviance"等。
我们把交叉验证的结果作图，图中红点表示每个lambda对应的目标参量，两条虚线表示特殊的lambda值。打印出来，如下：
all: cv.glmnet(x = x, y = y, type.measure = "mse", alpha = 1, family = "gaussian") Measure: Mean-Squared Error Lambda Measure SE Nonzeromin 359.7 62894636 14233156 41se 2312.4 74688861 20560265 3
min代表的是在所有的lambda值中，是mse最小的那一个值,1se是指在min一个方差范围内得到最简单模型的那一个lambda值，1se给出的是一个具备优良性能
且自变量个数最少的模型。
05 变量筛选
获得最优的lambda值后，就能得到该模型的变量系数和最优的变量。可以看出最终保留下来的变量是3,5,6。coef()中s是指选取的λ" role="presentation" style="padding-top: 1px; padding-bottom: 1px; font-family: Optima, "Lucida Sans", Calibri, Candara, Arial, source-han-serif-sc, "Source Han Serif SC", "Source Han Serif CN", "Source Han Serif TC", "Source Han Serif TW", "Source Han Serif", "Songti SC", "Microsoft YaHei", sans-serif; text-align: left; background-color: rgb(255, 255, 255); display: inline-block; line-height: 0; overflow-wrap: normal; float: none; direction: ltr; max-width: none; max-height: none; min-width: 0px; min-height: 0px; border-width: 0px; border-style: initial; border-color: initial;">lambda值。λlambda值。 确定完特征变量后，可以结合多元线性回归模型做下一个部分的危险因素和预测部分。
coef(alpha1_fit,s=alpha1.fit$lambda.1se)(Intercept) 24980.4485APMAM . APSAB . APSLAKE 777.2792OPBPC . OPRC 1599.4269OPSLAKE 2199.9201
筛选出的变量，可以结合线性回归做下一部分的疾病危险因素分析、预测分析等。
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