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伊弗拉索

swMATH编号：	31364
软件作者：	Anne-Laure，Boulesteix；德宾，里卡多；姜晓宇；福斯，马蒂亚斯
描述：	R包ipflasso：带有惩罚因素的综合套索。该包的核心是cvr2.ipflasso（），它是glmnet的一个扩展，用于将（大型）可用预测器集划分为几个模式，这些模式在预测方面的信息内容可能不同。例如，在生物医学应用中，可能必须根据例如mRNA数据、miRNA数据、甲基化数据、CNV数据、临床数据等来预测患者的预后，例如生存时间或治疗反应。临床预测因子通常比mRNA数据更重要。ipflasso方法通过对不同模式的预测值使用不同的惩罚参数来考虑这个问题。不同惩罚参数之间的比率可以通过交叉验证从一组可选候选参数中选择，也可以通过输入数据生成。
主页：	https://cran.r-project.org/web/packages/ipflasso/index.html
源代码：	https://github.com/cran/ipflasso
依赖项：	R（右）
关键词：	组学数据;简单（L_1）惩罚回归方法;带有惩罚因子的综合LASSO
相关软件：	格尔姆奈特;R（右）;玻璃制品;fwelnet公司;受到处罚的;帕拉索;串联;iBAG公司;青蒿素;食谱;最佳规格化;高级网络;大套索;格林特网;处罚dclr;匹配的森林;克洛吉特L1;风险评估;CorShrink公司;TCG生物链
引用于：	9文件

1出版物描述软件，包括1出版物以zbMATH为单位	年份
IPF-LASSO：基于多组学数据预测的带有惩罚因子的综合（L_1）惩罚回归。 Zbl 1370.92016年安内拉鲁州布列斯特克;里卡多·德宾;姜晓宇;福斯，马蒂亚斯	2017

2	阿明·劳森伯格
2	Mirrelijn M.van Nee。
1	尼玛阿格海波
1	安娜·劳尔·伊萨博（Anne-Laure Isabeau），布列斯特（Boulesteix）
1	约瑟夫·卡瓦诺（Joseph E.Cavanaugh）。
1	尤利亚那州乔科内亚·特奥多雷斯库
1	里卡多·德宾
1	马克·范·德·维尔
1	福斯，马蒂亚斯
1	特雷弗·约翰·哈斯蒂
1	黄、健
1	姜晓宇
1	玛丽安·乔克（Marianne A.Jonker）。
1	马、双葛
1	梅内塞斯（Menezes），雷内·X。
1	马格努斯·穆奇。
1	尼津克，奈克医学博士。
1	丽贝卡·纽金特
1	瑞安·彼得森（Ryan A.Peterson）。
1	肯尼斯·泰
1	Dennis E.Te Beest。
1	Robert John Tibshirani先生
1	蒂姆·范德布鲁格
1	吴梦云
1	杨晓毅
1	张清照
1	钟廷彦