如何从 MATLAB 中的 LASSO 拟合获得决定系数 (R^2)？

Question

在 MATLAB 中，我们可以使用

执行交叉验证的 LASSO

[w, FitInfo] = lasso(X, y, 'CV', 3);

并获得最佳权重

w(:,FitInfo.IndexMinMSE)

我们如何找到决定系数？

Answer 1

如果我理解 MATLAB documentation and the coefficient of determination definition，我认为下面的代码应该可以完成工作：

 optimal_weights = w(:,FitInfo.IndexMinMSE);
 SStot = var(y)*length(y);
 predicted_values = X*optimal_weights;
 SSres = sum( (y(:)-predicted_values(:)).^2 );
 R2 = 1 - SSres/SStot;

注意 SStot 可以用 sum() 计算，但我认为使用 var() 会更快一些。

Answer 2

Yellows 的上述回答是正确的，但您必须确保包括拦截项 ==> Predicted_values = X*2(:,fitInfo.IndexMinMSE) + fitInfo.Intercept(fitInfo.IndexMinMSE)

如何从 MATLAB 中的 LASSO 拟合获得决定系数 (R^2)？

How to obtain coefficient of determination (R^2) from a LASSO fit in MATLAB?

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