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摘要
Logistic回归模型是统计学中应用最为广泛的广义线性模型之一，文章介绍四种基于Logistic回归模型的变量选择方法：Lasso方法、Adaptive Lasso方法、Elastic net方法以及Adaptive Elastic net方法，并用数值模拟来探究和比较四种方法做变量选择的优良性。同时利用R语言中的gcdnet包来解决它们的算法问题。
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Logistic回归模型是统计学中应用最为广泛的广义线性模型之一，文章介绍四种基于Logistic回归模型的变量选择方法：Lasso方法、Adaptive Lasso方法、Elastic net方法以及Adaptive Elastic net方法，并用数值模拟来探究和比较四种方法做变量选择的优良性。同时利用R语言中的gcdnet包来解决它们的算法问题。
