Ergebnisse der Ridge-Regression verstehen

Ich bin neu in der Gratregression. Als ich die lineare Gratregression anwendete, erhielt ich die folgenden Ergebnisse:

>myridge = lm.ridge(y ~ ma + sa + lka + cb  + ltb , temp, lamda = seq(0,0.1,0.001))
> select(myridge)
modified HKB estimator is 0.5010689 
modified L-W estimator is 0.3718668 
smallest value of GCV  at 0 

Fragen:

• Ist es in Ordnung, Null zu bekommen GCV?
• Was genau bedeutet das?
• Gibt es ein Problem mit meinem Modell?
• Wie finde ich den -Wert von ?$R^2$myridge

Mit dem bestraften Paket oder dem glmnet- Paket sind Sie möglicherweise besser dran . Beide implementieren Lasso oder elastisches Netz und kombinieren so die Eigenschaften des Lassos (Merkmalsauswahl) und der Gratregression (Umgang mit kollinearen Variablen). bestraft wird auch Grat. Diese beiden Pakete sind für solche Dinge weitaus umfassender als lm.ridge()im MASS- Paket.

$\lambda = 0$$\lambda$$\lambda$$\lambda$

Der Grund, warum Sie ein 0-GCV erhalten, ist, dass Sie Folgendes verwendet haben:

myridge lm.ridge = (y ~ ma + sa + LKA + cb + LTB, temp, Lamda = seq (0,0.1,0.001))

Anstatt von

myridge = lm.ridge (y ~ ma + sa + lka + cb + ltb, temp, lambda = seq (0,0.1,0.001))