Lasso回歸上海師范大學(xué)商學(xué)院授課大綱13.1

lasso回歸預(yù)測(cè)及模型選擇13.2平方根回歸13.3彈性網(wǎng)回歸2025/4/142標(biāo)題Lasso最初是“最小絕對(duì)收縮和選擇算子”（leastabsoluteshrinkageandselectionoperator，LASSO）的首字母縮寫(xiě)。今天Lasso（套索）被認(rèn)為是一個(gè)詞，而不是首字母縮略詞。Lasso是一種選擇和擬合模型中出現(xiàn)的協(xié)變量的方法。lasso命令可以擬合線(xiàn)性、logit、probit和泊松模型。套索可以用于預(yù)測(cè)，用于模型選擇，并作為估計(jì)法的一個(gè)組成部分來(lái)執(zhí)行推論。套索、彈性網(wǎng)和平方根套索可以用于模型選擇和預(yù)測(cè)。Stata軟件的lasso、elasticnet和sqrtlasso命令實(shí)現(xiàn)了這些方法。套索和彈力網(wǎng)擬合連續(xù)、二進(jìn)制和計(jì)數(shù)結(jié)果，而sqrtlasso擬合連續(xù)結(jié)果。2025/4/14413.1lasso回歸預(yù)測(cè)及模型選擇13.1.1lasso回歸估計(jì)13.1.2

最優(yōu)值的確定13.1.3懲罰和后選擇系數(shù)13.1.4lasso回歸預(yù)測(cè)及模型選擇的命令與實(shí)例2025/4/14513.1.1lasso回歸估計(jì)

lasso和elasticnet通過(guò)尋找懲罰目標(biāo)函數(shù)的最小值來(lái)估計(jì)參數(shù)。lasso的懲罰目標(biāo)函數(shù)為：

（13.1）其中N是觀(guān)察次數(shù)；wi是觀(guān)察水平權(quán)重；是截距，是1×p維的協(xié)變量向量；是1×p維的系數(shù)向量，是大于等于0的套索懲罰參數(shù)；kj是系數(shù)權(quán)重。2025/4/14613.1.1lasso回歸估計(jì)對(duì)于線(xiàn)性回歸、logit回歸、probit回歸或泊松模型，f（?）是似然貢獻(xiàn)；當(dāng)模型為線(xiàn)性回歸時(shí)，

（13.2）當(dāng)模型為logit回歸時(shí)，（13.3）2025/4/14713.1.1lasso回歸估計(jì)當(dāng)模型為probit回歸時(shí)，

（13.4）當(dāng)模型為poisson時(shí)，

（13.5）如果指定了cluster（·）選項(xiàng)，則對(duì)數(shù)似然度計(jì)算為集群級(jí)別的對(duì)數(shù)似然度之和。2025/4/14813.1.1lasso回歸估計(jì)帶簇套索的懲罰目標(biāo)函數(shù)為

（13.6）式中，是集群總數(shù)，Ti是集群i中的觀(guān)測(cè)數(shù)量。對(duì)于集群i中的第t個(gè)觀(guān)測(cè)，

是其觀(guān)測(cè)水平權(quán)重，

是因變量，

是協(xié)變量。2025/4/14913.1.2最優(yōu)值的確定要使用lasso，我們需要決定的哪個(gè)值最好。我們將選定的最優(yōu)值表示為。為lasso選擇的四種方法是交叉驗(yàn)證法（cross-validation，CV）、自適應(yīng)套索、插件估計(jì)法和BIC。套索命令有四個(gè)不同選擇的選項(xiàng)方法：selection(cv),selection(adaptive),selection(plugin),selection(bic),和selection(none)。2025/4/1410（1）selection(cv)有兩種變體：一個(gè)是默認(rèn)值，它最小化CV函數(shù)選擇作為最優(yōu)值；另一個(gè)是selection（cv，serule），它在較大方向上的最小值選擇一個(gè)作為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)誤差。2025/4/1411對(duì)應(yīng)每個(gè)估計(jì)系數(shù)后，計(jì)算CV函數(shù)的值。

默認(rèn)情況下，CV將數(shù)據(jù)隨機(jī)分成10個(gè)折疊。（這是隨機(jī)使用數(shù)字。）選擇一個(gè)折疊，然后對(duì)于既定的，使用模型變量對(duì)其他九個(gè)折疊進(jìn)行線(xiàn)性回歸擬合。然后，利用這些新的系數(shù)估計(jì)和所選折疊的數(shù)據(jù)，計(jì)算出預(yù)測(cè)的均方誤差（MSE）。這個(gè)過(guò)程是重復(fù)了另外九個(gè)折疊。然后對(duì)10個(gè)折疊的MSE進(jìn)行平均，就得出CV函數(shù)的值。在輸出端，CV函數(shù)被標(biāo)記為CV平均預(yù)測(cè)誤差。2025/4/1412（2）selection(adaptive)適合多個(gè)lasso，通常只有兩個(gè)，每個(gè)lasso使用CV。這個(gè)選擇是最后一個(gè)lasso選擇的。（3）selection(plugin)根據(jù)迭代公式選擇。它有兩種變體：默認(rèn)selection（plugin，heteroskedastic）和selection（plugin，homoskedastic）。它被用作實(shí)現(xiàn)推理模型的工具。它不打算用于預(yù)測(cè)。2025/4/1413（4）selection(bic)選擇使BIC最小化的。通過(guò)最小化BIC選擇的將選擇一組接近真實(shí)集的協(xié)變量。（5）selection(none)是先不選擇。之后，可以使用命令lassos-elect選擇。2025/4/141413.1.3懲罰和后選擇系數(shù)為了在套索后得到預(yù)測(cè)，我們使用預(yù)測(cè)，就像我們使用回歸后預(yù)測(cè)一樣。但是套索之后我們有兩個(gè)選擇。

套索之后，我們可以使用懲罰系數(shù)來(lái)計(jì)算預(yù)測(cè)，或者我們可以使用后選擇系數(shù)。實(shí)際上，套索之后有三種類(lèi)型的系數(shù)：標(biāo)準(zhǔn)化，懲罰，以及事后選擇。2025/4/1415Lasso就是找到一個(gè)系數(shù)估計(jì)向量，以使給定取值時(shí)，函數(shù)：(13.11)最小化。2025/4/141613.1.4lasso回歸預(yù)測(cè)及模型選擇的命令與實(shí)例lasso回歸預(yù)測(cè)及模型選擇的命令為：

lassomodeldepvar[(alwaysvars)]othervars[if][in][weight][,options]model可以是線(xiàn)性、logit、probit或泊松模型之一。alwaysvars是始終包含在模型中的變量。othervars是lasso將選擇包含在模型中或從模型中排除的變量。2025/4/141713.2平方根回歸平方根套索（square-rootlasso，sqrtlasso）是套索的另一個(gè)版本。套索最小化的目標(biāo)函數(shù)為:(13.12)而平方根套索最小化的目標(biāo)函數(shù)為：(13.13)2025/4/141813.2平方根回歸也就是說(shuō)，sqrtlasso通過(guò)尋找懲罰目標(biāo)函數(shù)的最小值來(lái)估計(jì)參數(shù)。懲罰目標(biāo)函數(shù)為：

(13.14)式中，默認(rèn)。其他符號(hào)含義同上。2025/4/141913.2平方根回歸如果指定了選項(xiàng)cluster（），則帶有簇的懲罰目標(biāo)函數(shù)為：

(13.15)式中，是簇的總數(shù)，Ti是簇i中的觀(guān)測(cè)數(shù)。對(duì)于第一類(lèi)中的第t個(gè)觀(guān)察值，wit是其觀(guān)察水平權(quán)重，yit是因變量，而則是協(xié)變量。2025/4/1420平方根套索也可以單獨(dú)用于預(yù)測(cè)或模型選擇。為了與lasso保持一致，的默認(rèn)選擇方法是CV。要使用plugin估計(jì)法，要指定選項(xiàng)選擇selection(plugin)。plugin估計(jì)法的計(jì)算式為：(13.16)式中，一般；N是樣本量，是當(dāng)變量xj的系數(shù)為0時(shí)，不移除變量xj的概率，p是模型中的候選協(xié)變量的數(shù)量，設(shè)。2025/4/1421平方根套索的Stata命令為：sqrtlassodepvar[(alwaysvars)]othervars[if][in][weight][,options]其中，alwaysvars是始終包含在模型中的變量。othervars是sqrtlasso將選擇包含在模型中或從模型中排除的變量。2025/4/142213.3彈性網(wǎng)回歸彈性網(wǎng)（Elasticnet）回歸的懲罰目標(biāo)函數(shù)為：(13.17)式中，是彈性?xún)魬土P參數(shù)，只能在[0，1]中取值，默認(rèn)取值為0.5,0.75和1。2025/4/142313.3彈性網(wǎng)回歸具有簇的彈性網(wǎng)絡(luò)的懲罰目標(biāo)函數(shù)為：

(13.18)這里我們提供了嶺回歸的方法和公式，這是彈性網(wǎng)的一種特殊情況。與套索和彈性網(wǎng)不同，嶺回歸有一個(gè)可微的目標(biāo)函數(shù)，并且目標(biāo)函數(shù)最小化問(wèn)題有一個(gè)封閉形式的解。非線(xiàn)性模型嶺回歸的解是通過(guò)迭代加權(quán)最小二乘法得到的。2025/4/142413.3彈性網(wǎng)回歸通過(guò)極小化下面的目標(biāo)函數(shù)，得到廣義線(xiàn)性模型嶺回歸模型的參數(shù)估計(jì)值：(13.19)elasticnet選擇協(xié)變量，并使用elasticnet擬合線(xiàn)性、邏輯、概率和泊松模型。elasticnet的結(jié)果可用于預(yù)測(cè)和模型選擇。elasticnet保存但不顯示估計(jì)系數(shù)。[LASSO]LASSOpostestimation中列出的pos