Als «glmnet» getaggte Fragen

Ich würde gerne Prädiktoren für eine stetige abhängige Variable aus einer Menge von 30 unabhängigen Variablen finden. Ich verwende die Lasso-Regression, wie sie im glmnet- Paket in R implementiert ist. Hier ist ein Dummy-Code: # generate a dummy dataset with 30 predictors (10 useful & 20...

Tut mir leid, wenn diese Frage etwas grundlegend ist. Ich möchte die LASSO-Variablenauswahl für ein Modell mit mehreren linearen Regressionen in R verwenden. Ich habe 15 Prädiktoren, von denen einer kategorisch ist (wird das ein Problem verursachen?). Nach dem Setzen von und ich die folgenden...

Ich versuche, ein multivariates lineares Regressionsmodell mit ungefähr 60 Prädiktorvariablen und 30 Beobachtungen anzupassen , daher verwende ich das glmnet- Paket für die regulierte Regression, da p> n. Ich habe Dokumentationen und andere Fragen durchgearbeitet, kann die Ergebnisse aber immer...

Ich möchte GLM und Elastic Net verwenden, um die relevanten Features auszuwählen und ein lineares Regressionsmodell zu erstellen (dh sowohl Vorhersage als auch Verständnis, daher ist es besser, relativ wenige Parameter zu haben). Die Ausgabe erfolgt kontinuierlich. Es sind Gene pro Fälle. Ich habe...

Ich verwende glmnet, um Schätzungen der Gratregression zu berechnen. Ich habe einige Ergebnisse erhalten, die mich misstrauisch gemacht haben, dass glmnet wirklich das tut, was ich denke, dass es tut. Um dies zu überprüfen, habe ich ein einfaches R-Skript geschrieben, in dem ich das Ergebnis der...

Das ursprüngliche elastische Netzpapier Zou & Hastie (2005) Regularisierung und Variablenauswahl über das elastische Netz führten die elastische Nettoverlustfunktion für die lineare Regression ein (hier gehe ich davon aus, dass alle Variablen zentriert und auf die Einheitsvarianz skaliert...

Die LASSO-Regression verringert die Koeffizienten auf Null und bietet so eine effektive Modellauswahl. Ich glaube, dass es in meinen Daten bedeutsame Wechselwirkungen zwischen nominalen und kontinuierlichen Kovariaten gibt. Nicht unbedingt sind jedoch die "Haupteffekte" des wahren Modells...

Ich verstehe, welche Rolle Lambda in einer elastischen Netzregression spielt. Und ich kann verstehen, warum man lambda.min auswählen würde, den Wert von lambda, der quervalidierte Fehler minimiert. Meine Frage ist, wo in der Statistikliteratur die Verwendung von Lambda.1se empfohlen wird, dh der...

Ich führe mithilfe des glmnetPakets in R eine elastisch-net logistische Regression für einen Datensatz im Gesundheitswesen durch, indem ich Lambda-Werte über ein Raster von von 0 bis 1 auswähle . Mein abgekürzter Code lautet wie folgt:αα\alpha alphalist <- seq(0,1,by=0.1) elasticnet <-...

Kann das R- caretPaket sowohl für das Modell alphaals auch lambdafür das glmnetModell eine Kreuzvalidierung durchführen? Diesen Code ausführen, eGrid <- expand.grid(.alpha = (1:10) * 0.1, .lambda = (1:10) * 0.1) Control <- trainControl(method = "repeatedcv",repeats = 3,verboseIter...

Ich möchte Caret verwenden, um Rückschlüsse auf einen bestimmten Datensatz zu ziehen. Ist es möglich, Folgendes zu tun: Erzeugt Koeffizienten eines Glmnet-Modells, das ich in Caret trainiert habe. Ich möchte glmnet verwenden, da ich glaube, dass glm es nicht hat. Gibt es eine andere Metrik als...

Es folgt die Darstellung von glmnet mit dem Standard-Alpha (1, daher Lasso) unter Verwendung des mtcarsDatensatzes in R mit mpgals DV und anderen als Prädiktorvariablen. glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) Was können wir aus dieser Handlung in Bezug auf verschiedene Variablen schließen, vor...

Ich möchte das Lasso als Methode zur Auswahl von Merkmalen und zur Anpassung eines Vorhersagemodells an ein binäres Ziel verwenden. Im Folgenden ist ein Code aufgeführt, mit dem ich die Methode mit regulierter logistischer Regression ausprobiert habe. Meine Frage ist, dass ich eine Gruppe von...

Ich benutze cv.glmnet, um Prädiktoren zu finden. Das Setup, das ich verwende, ist wie folgt: lassoResults<-cv.glmnet(x=countDiffs,y=responseDiffs,alpha=1,nfolds=cvfold) bestlambda<-lassoResults$lambda.min results<-predict(lassoResults,s=bestlambda,type="coefficients")

Erstens, Entschuldigung für das Posten einer Frage, die hier , hier , hier , hier , hier bereits ausführlich besprochen wurde, und zum Aufwärmen eines alten Themas. Ich weiß, dass @DikranMarsupial ausführlich über dieses Thema in Beiträgen und Fachzeitschriften geschrieben hat, aber ich bin immer...

Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 3 Jahren . Ich erstelle eine logistische Regression in R mithilfe der LASSO-Methode...

Ich bin neu im glmnetPaket und bin mir noch nicht sicher, wie ich die Ergebnisse interpretieren soll. Könnte mir bitte jemand beim Lesen des folgenden Traceplots helfen? Das Diagramm wurde erhalten, indem Folgendes ausgeführt wurde: library(glmnet) return <-

Ich versuche, die Ergebnisse aus der sklearnlogistischen Regressionsbibliothek mit glmnetpackage in R zu duplizieren . Aus der Dokumentation der sklearnlogistischen Regression geht es darum, die Kostenfunktion unter l2 Penalty

Es scheint eine Menge Verwirrung im Vergleich zwischen der Verwendung von glmnetinside caretzur Suche nach einem optimalen Lambda und der Verwendung cv.glmnetderselben Aufgabe zu geben. Viele Fragen wurden gestellt, zB: Klassifizierungsmodell train.glmnet vs. cv.glmnet? Was ist der richtige Weg,...

Ich versuche, einige Daten mit dem glmnetPaket in R zu modellieren . Nehmen wir an, ich habe die folgenden Daten training_x <- data.frame(variable1 = c(1, 2, 3, 2, 3), variable2 = c(1, 2, 3, 4, 5)) y <- c(1, 2, 3, 4, 5) (Dies ist eine Vereinfachung; meine Daten sind viel komplizierter.)...