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glmnet如何处理过度分散？
我有一个关于如何对计数数据进行文本建模的问题，尤其是如何使用该lasso技术来减少特征。 假设我有N篇在线文章以及每篇文章的综合浏览量。我为每篇文章提取了1克和2克，我想对1,2克进行回归。由于特征（1，2克）比观察的数量更多，所以套索将是减少特征数量的好方法。另外，我发现glmnet运行套索分析非常方便。 然而，网页浏览量计数的overdispersed（方差>的意思），但glmnet不提供quasipoisson（明确的），或者negative binomial，但poisson对数的数据。我想到的解决方案是对log transform计数数据（社会科学家中常用的方法）进行计数，并使响应变量大致遵循正态分布。因此，我可以使用高斯族对数据进行建模glmnet。 所以我的问题是：这样做合适吗？或者，应我只是用泊松的glmnet情况下glmnet手柄quasipoisson？还是有其他R软件包可以处理这种情况？ 非常感谢你！