lasso降维
var foo = 'bar';library(lars)
x<-n.data[,3:(length(n.data))]
#提取预测变量部分数据
x<-as.matrix(x)
#转为矩阵格式
y<-n.data[,2]
#提取响应变量部分数据
y<-as.matrix(y)
#转为矩阵格式
lar1<-lars(x,y,type = "lasso")
summary(lar1)
#求取cp值
lar1$Cp[which.min(lar1$Cp)]#选择cp最小的模型
lar1$beta#找到cp值最小时对应的模型的自变量的系数，系数为0的是不重要变量
最后
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