如何在R中指定最优lambda拟合全数据集的Lasso模型？

• 首先明确：你给出的代码Final_model<-glmnet(x,y,family = "binomial",alpha = 1,lambda=lambda.min)是完全正确且可行的，只要满足以下几个前提：

  1. 这里的x和y必须是训练集+测试集合并后的全数据集对应的特征矩阵（注意glmnet要求x是矩阵格式，若你当前是数据框，可通过model.matrix()转换）和响应变量；
  2. lambda.min是你之前通过10折交叉验证（比如用cv.glmnet()得到的结果，类似cv_fit$lambda.min）确定的最优lambda值，要确保这个值已经正确保存并能被当前代码环境调用。

• 额外的注意事项：

  • glmnet默认会对特征做标准化，这和你交叉验证时的处理逻辑一致，拟合最终模型时不需要手动重复标准化；
  • 你设置的family = "binomial"（二分类任务）和alpha = 1（纯Lasso回归）参数完全匹配你的需求；
  • 模型拟合完成后，可通过coef(Final_model)查看最终系数，用predict(Final_model, newdata = ...)进行预测。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jijforu