看圖說話|LASSO分析

2021-02-24 i生信

橘子，生信組技術支持，特徵描述：生信分析實操僅做過數據下載和差異分析

Devil Cui，生信主管，特徵描述：疑難解答總是超出你以為的詳細

橘子前兩天有個case比較急，把方案發給Devil Cui之後，備註如下：這個case申請加急，我只用了基礎分析方法，麻煩在XX天之內出結果。

然後就被Devil Cui科普了一通分析過程/實際工作量/分析耗時/運行中可能遇到的問題/應該給出的解決方案，巴拉巴拉巴拉。。。。。。這個事件的主角之一就是LASSO回歸模型，鑑於近期機器學習比較火，LASSO回歸堪稱發文神器，接下來我們一起來看看這一非基礎分析到底是個啥？LASSO回歸：全稱Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，通過對所有變量進行回歸懲罰，使得相對不重要的變量係數變為0，從而被排除在建模之外，進而選擇出對因變量影響較大的自變量並計算出相應的回歸係數，最終得到一個預測模型。

看圖說話：首先根據左圖曲線最低點確定懲罰值（即曲線最低點對應的上坐標），在右圖的相應懲罰值的位置劃上一條豎線，每一條曲線代表一個變量，與該懲罰值相交的變量即為模型最終所納入的變量，變量所對應的縱坐標即為該變量的回歸係數（在回歸方程中，回歸係數表示自變量對因變量影響大小的參數，也可以理解為該變量的貢獻度）。分析結果：通過該分析可以得到影響疾病發生的因素（這裡篩選得到的是2個基因），風險值risk score就等於各變量的（表達量*回歸係數）之和。預測模型建完了，接下來就要對模型的準確性進行評估了，（恰在此時，醒木一響）欲知後事如何，請聽下回分解，今天就告一段落，再見。PS：這篇推文寫好之後，我的小夥伴們先行閱讀了一遍，大家紛紛吐槽過於直白（雖然是事實~~）。鑑於後續將推出一系列看圖說話，接下來請大家自行決定後續是否要寫的嚴肅一點：支持直白的請在文末點讚，支持嚴肅的請在文末點在看（可以名正言順讓Devil Cui親自動筆了，哈哈），不要手滑哦。

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