R glmnet软件包是否支持多元分组套索回归？

我试图使用

glmnet

library对包含300个自变量和11个响应变量的数据集执行多元套索回归。我想对一些输入变量进行分组，然后应用多元分组lasso回归，以便lasso模型根据其重要性选择或丢弃所有分组变量。我怎样才能做到这一点？我确实研究了

grplasso

软件包，但它不支持多元回归。

我假设你是指多项式回归，因为你有一个多类问题（11类）。此外，您还需要应用组套索。我的建议是使用，因为它支持组套索、稀疏组套索和常规套索。这可以通过提供alpha参数来实现

Alpha：组套索的α值为0，套索为1，介于0和1之间 给出一个稀疏的组套索惩罚

您可以将其用于二进制分类或多类分类，就像在您的问题中一样。您还可以使用相同的包，使用交叉验证来调整lambda。文档非常清晰，还有一个很好的示例，介绍了如何对变量进行分组和执行分析。根据我个人使用这个软件包的经验，它速度非常快，但不如glmnet软件包友好

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还有一件事，软件包取决于另一个需要安装的必备软件包，即

我假设您指的是多项式回归，因为您有一个多类问题（11类）。此外，您还需要应用组套索。我的建议是使用，因为它支持组套索、稀疏组套索和常规套索。这可以通过提供alpha参数来实现

Alpha：组套索的α值为0，套索为1，介于0和1之间 给出一个稀疏的组套索惩罚

您可以将其用于二进制分类或多类分类，就像在您的问题中一样。您还可以使用相同的包，使用交叉验证来调整lambda。文档非常清晰，还有一个很好的示例，介绍了如何对变量进行分组和执行分析。根据我个人使用这个软件包的经验，它速度非常快，但不如glmnet软件包友好

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还有一件事，软件包取决于另一个需要安装的必备软件包，即

11响应变量是什么意思？11输出/相关连续变量不是glm/软件包问题！你可以用几种方法来做这样的分析。11个响应变量是什么意思？11个输出/相关连续变量不是glm/包问题！你可以用一些方法来做这样的分析。不，我指的是多元回归，我有11个输出连续变量，它们相互关联。不，我指的是多元回归，我有11个输出连续变量，它们相互关联。