R Script for Lasso Regression

data = read.csv(file.choose())
fix(data)

X = as.matrix(data[, c(1:8)])
Y = data[, c(9:9)]

fit1 = glmnet(X, Y)
summary(fit1)

fitt1 = predict(fit1, newx = X[1:97, ], s = c(0.08))

reslasso = Y - fitt1
reslassoRABS = abs(reslasso / Y)
RMAElasso = (sum(reslassoRABS) / 97) * 100

reslassoSQR = reslasso * reslasso
MSElasso = (sum(reslassoSQR) / 97) * 100

reslassoABS = abs(reslasso)
MAElasso = (sum(reslassoABS) / 97) * 100

MAElasso
MSElasso
RMAElasso

coef(fit1, s = 0.01) *S CAN CHANGE*