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我们一般处理的数据，都是样本数量远大于其特征数量，可用很多种回归方法；但当特征数量远大于样本量时，可能会因为出现无数多个完美解导致过拟合现象，也使得在计算时搜索最有特征子集的方法不再可行（因为计算量过大）。鉴于此，我们可以使用高维回归，该方法会对很多特征的系数做出限制，一是增加惩罚项，许多特征的系数为0，减少算法的计算量；二是用主成分回归的办法，先对数据进行降维，将特征限定在有限的范围内再去做回归。

以下是一个例子：

# 加载必要的包
library(glmnet)  # 用于Lasso回归
library(ggplot2) # 用于可视化# 生成高维数据集
set.seed(123)
n <- 100   # 样本量
p <- 200   # 变量数（远大于n）# 生成设计矩阵X（100×200）
X <- matrix(rnorm(n * p), nrow = n, ncol = p)# 生成真实的系数向量（只有前5个变量有真实效应）
true_beta <- c(rep(3, 5), rep(0, p-5))# 生成响应变量 y = Xβ + ε
y <- X %*% true_beta + rnorm(n, sd = 2)# 将数据分为训练集和测试集
train <- sample(1:n, 70)
X_train <- X[train, ]
y_train <- y[train]
X_test <- X[-train, ]
y_test <- y[-train]# 使用交叉验证拟合Lasso模型
cv_fit <- cv.glmnet(X_train, y_train, alpha = 1)  # alpha=1表示Lasso# 查看最优lambda值
best_lambda <- cv_fit$lambda.min
cat("最优lambda值:", best_lambda, "\n")# 绘制交叉验证误差
plot(cv_fit)# 使用最优lambda拟合最终模型
final_model <- glmnet(X_train, y_train, alpha = 1, lambda = best_lambda)# 查看非零系数的变量
selected_vars <- predict(final_model, type = "coefficients")
cat("选择的变量数量:", sum(selected_vars != 0) - 1, "\n")  # 减去截距# 预测测试集
predictions <- predict(final_model, newx = X_test)# 计算测试集MSE
mse <- mean((predictions - y_test)^2)
cat("测试集MSE:", mse, "\n")# 可视化真实系数与估计系数
coef_df <- data.frame(Variable = 1:p,True = true_beta,Estimated = as.numeric(selected_vars[-1])  # 去掉截距
)ggplot(coef_df, aes(x = Variable)) +geom_point(aes(y = True, color = "真实值")) +geom_point(aes(y = Estimated, color = "估计值")) +scale_color_manual(values = c("真实值" = "red", "估计值" = "blue")) +labs(title = "真实系数与Lasso估计系数比较",y = "系数值",color = "类型") +theme_minimal()

输出：

最优lambda值: 0.141299
选择的变量数量: 45 
测试集MSE: 6.238843

我的结果表明，有45个变量是有效的，但所画的图则表明只有前五个变量是有效的，其他变量的系数都是0，造成这个原因很可能是因为lambda不够大（惩罚值较小），所以才让模型引入了40个无关变量。