求助：lasso回归筛选出的变量，跑logistic居然不收敛、无结果

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求教高手：

300样本，91个x，1个y（0-1），用glmnet包跑lasso，筛选出17个（自设lambda）和8个（不设lambda）x，

随后用17个和8个x跑逻辑回归（glm），无结果，提示信息如下：
Warning messages:
1: glm.fit:算法没有聚合
2: glm.fit:拟合機率算出来是数值零或一


请问如何破？

非要把样本量攒多才能有结果吗？

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关键词：logistic ogistic logisti logist logis

lasso本身就是为了解决高维低样本数的情况，回归结果与样本量应该没关系。有没有其他的包可以做lasso

那就不说样本量了，问题是用lasso选出的变量x跑逻辑回归，跑不出结果，不收敛。

用lars包试试看有什么结果

同问，纠结了很久了……请问题主解决了问题了吗？

同求助！跑orderna logistic回归，超过6个变量就不能收敛  有什么办法能解决吗  谢谢

lasso方法是个花瓶，中看不中用。你可以试试copula熵的变量选择方法
  arxiv论文： https://arxiv.org/abs/1910.12389
  R包： https://cran.r-project.org/package=copent
  Github示例代码：https://github.com/majianthu/aps2020/

数据，本身有问题吧
先做做探索性数据分析，搞清数据是否正常。是否符合glm假设要求。glm对数据要求远高于lasso等
然后，才是算法合理性分析。。

请问楼主最后解决了吗 同写论文中 急求！谢谢！