我正在使用 rms 库来执行正则化逻辑回归，并希望将截距强制为零。我正在使用以下内容来模拟和回归：
library(rms)
N = 100
pred <- vapply(1:12, function(i) rnorm(N, mean = 0, sd =1), numeric(N))
resp <- 20*pred[, 1] - 3*pred[, 7] - 2*pred[, 8] + matrix(rnorm(N, sd = 0.1)) + 20
pr <- 1 / (1 + exp(-resp))
y <- rbinom(N, 1, pr)
lrm(y ~ pred, penalty = 1)
如何在 R 中删除截距的帖子建议在模型公式中包含“0 +”或“- 1”。但是，这似乎不适用于 lrm。
您可以使用glmnet. 它还包括用于选择转向参数的交叉验证功能。
library(glmnet)
N = 1000
pred <- vapply(1:12, function(i) rnorm(N, mean = 0, sd =1), numeric(N))
resp <- 20*pred[, 1] - 3*pred[, 7] - 2*pred[, 8] + matrix(rnorm(N, sd = 0.1)) + 20
pr <- 1 / (1 + exp(-resp))
y <- rbinom(N, 1, pr)
result <- cv.glmnet(pred, y, family="binomial", intercept=FALSE)
# best lambda based on cv
result$lambda.min
# coefficient
coef(result$glmnet.fit, s=result$lambda.min)