Caret und Koeffizienten (glmnet)

Ich möchte Caret verwenden, um Rückschlüsse auf einen bestimmten Datensatz zu ziehen. Ist es möglich, Folgendes zu tun:

1. Erzeugt Koeffizienten eines Glmnet-Modells, das ich in Caret trainiert habe. Ich möchte glmnet verwenden, da ich glaube, dass glm es nicht hat.

2. Gibt es eine andere Metrik als die ROC-Metrik, mit der ich die Anpassung des Modells beurteilen kann? Wie eingestellt ?$R^2$

Ziel dieser Analyse ist es, Rückschlüsse auf die Auswirkungen bestimmter Variablen zu ziehen und nicht, diese vorherzusagen. Ich mag das Caret-Paket nur, weil es bisher mit Matrizen einfach zu bearbeiten war.

Nehmen wir an, Ihr Caret-Modell heißt "Modell". Sie können mit auf das endgültige glmnet-Modell zugreifen model$finalModel. Sie können dann anrufen coef(model$finalModel), usw. Sie müssen einen Lambda-Wert auswählen, für den Sie Koeffizienten möchten, z coef(model$finalModel, model$bestTune$.lambda).

Schauen Sie sich den summaryFunctionParameter für die trainControlFunktion an. Hier können Sie jede Funktion angeben, die Sie minimieren (oder maximieren, siehe maximizeArgument train) möchten , wobei Sie einen Prädiktor und eine Antwort erhalten.

Es könnte schwierig sein, auf diese Weise einen angepassten R ^ 2-Wert zu erhalten, aber Sie könnten wahrscheinlich einen R ^ 2-Wert oder einen ähnlichen Wert erhalten.