Tabelle 18.1 in den Elementen des statistischen Lernens fasst die Leistung mehrerer Klassifikatoren in einem 14-Klassen-Datensatz zusammen. Ich vergleiche einen neuen Algorithmus mit dem Lasso und dem elastischen Netz für solche Klassifizierungsprobleme mit mehreren Klassen. Unter Verwendung von...
Ich verwende "glmnet" für die Lasso-Regression in GWAS. Einige Varianten und Personen haben fehlende Werte und es scheint, dass glmnet fehlende Werte nicht verarbeiten kann. Gibt es dafür eine Lösung? oder gibt es ein anderes Paket, das fehlende Werte in der Lasso-Regression verarbeiten...
LASSO und adaptives LASSO sind zwei verschiedene Dinge, richtig? (Für mich sehen die Strafen anders aus, aber ich überprüfe nur, ob ich etwas verpasse.) Wenn Sie allgemein von elastischem Netz sprechen, ist der Sonderfall LASSO oder adaptives LASSO? Welches macht das glmnet-Paket, vorausgesetzt...
Ich möchte einen bestimmten Koeffizienten manuell festlegen, z. B. , und dann die Koeffizienten an alle anderen Prädiktoren anpassen, während im Modell erhalten .β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0 Wie kann ich dies mit R erreichen? Ich würde besonders gerne mit LASSO ( glmnet)...
Ich möchte Folgendes tun: 1) OLS-Regression (kein Bestrafungsterm), um Beta-Koeffizienten ; steht für die zur Regression verwendeten Variablen. Ich mache das durch jb∗jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) Lasso-Regression mit einem Bestrafungsbegriff, die...
Folgendes Problem: Ich möchte eine kategoriale Antwortvariable mit einer (oder mehreren) kategorialen Variablen mithilfe von glmnet () vorhersagen. Ich kann jedoch keinen Sinn für die Ausgabe machen, die glmnet mir gibt. Ok, zuerst generieren wir zwei verwandte kategoriale Variablen: Daten...
Für meine aktuelle Forschung verwende ich die Lasso-Methode über das glmnet-Paket in R für eine binomialabhängige Variable. In glmnet wird das optimale Lambda durch Kreuzvalidierung ermittelt und die resultierenden Modelle können mit verschiedenen Maßnahmen verglichen werden, z. B....
Ich habe einige Daten angewendet, um die beste Variablenlösung des Regressionsmodells unter Verwendung der Gratregression in R zu finden. Ich habe lm.ridgeund glmnet(wann alpha=0) verwendet, aber die Ergebnisse sind sehr unterschiedlich, insbesondere wenn lambda=0. Es wird angenommen, dass beide...
Hat jemand versucht zu überprüfen, ob das Anpassen eines Elastic Net-Modells mit ElasticNetin scikit-learn in Python und glmnetin R an denselben Datensatz identische arithmetische Ergebnisse liefert? Ich habe mit vielen Kombinationen der Parameter experimentiert (da sich die beiden Funktionen in...
Ich versuche, mit LASSO eine Modellauswahl für einige Kandidaten-Prädiktoren mit einem kontinuierlichen Ergebnis durchzuführen. Das Ziel besteht darin, das optimale Modell mit der besten Vorhersageleistung auszuwählen, was normalerweise durch K-fache Kreuzvalidierung erfolgen kann, nachdem ein...
Ich frage mich, wie ich ein LASSO-Modell mit glmnet in R richtig trainieren und testen soll. Insbesondere frage ich mich, wie ich dies tun soll, wenn das Fehlen eines externen Testdatensatzes die Kreuzvalidierung (oder einen ähnlichen Ansatz) zum Testen meines LASSO-Modells erfordert...
R glm und glmnet verwenden unterschiedliche Algorithmen. Ich bemerke nicht triviale Unterschiede zwischen den geschätzten Koeffizienten, wenn ich beide verwende. Ich bin daran interessiert, wann eines genauer ist als das andere und wann die Zeit zum Lösen / zur Genauigkeit abgewogen...
Ich habe eine Frage zur Gültigkeit der Verwendung von RMSE (Root Mean Squared Error) zum Vergleich verschiedener Logistikmodelle. Die Antwort ist entweder 0oder 1und die Vorhersagen sind Wahrscheinlichkeiten zwischen 0- 1? Ist der unten angewandte Weg auch für die binären Antworten gültig? #...
Wie der Titel schon sagt, versuche ich, die Ergebnisse von glmnet linear mit dem LBFGS-Optimierer aus der Bibliothek zu replizieren lbfgs. Mit diesem Optimierer können wir einen L1-Regularisierungsbegriff hinzufügen, ohne uns um die Differenzierbarkeit kümmern zu müssen, solange unsere Zielfunktion...
Ich habe eine Frage zum Modellieren von Text über Zähldaten, insbesondere zum Verwenden der lassoTechnik zum Reduzieren von Features. Angenommen, ich habe N Online-Artikel und die Anzahl der Seitenaufrufe für jeden Artikel. Ich habe 1 Gramm und 2 Gramm für jeden Artikel extrahiert und wollte eine...
Die R-Funktion cv.glm (Bibliothek: Boot) berechnet den geschätzten K-fachen Kreuzvalidierungs-Vorhersagefehler für verallgemeinerte lineare Modelle und gibt Delta zurück. Ist es sinnvoll, diese Funktion für eine Lasso-Regression (Bibliothek: glmnet) zu verwenden, und wenn ja, wie kann sie...
Ich habe ein logistisches Regressionsmodell (Anpassung über glmnet in R mit elastischer Netzregulierung) und möchte den Unterschied zwischen echten und falschen Positiven maximieren. Zu diesem Zweck wurde das folgende Verfahren in den Sinn gebracht: Passen Sie das logistische
Ich habe eine große Anzahl von Prädiktoren (mehr als 43.000) zur Vorhersage einer abhängigen Variablen, die 2 Werte annehmen kann (0 oder 1). Die Anzahl der Beobachtungen beträgt mehr als 45.000. Die meisten Prädiktoren sind Unigramme, Bigramme und Trigramme von Wörtern, daher besteht zwischen...
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 8 Monaten . Das in dieser Frage erwähnte Problem wurde in Version 1.7.3 des R-Pakets...
Betrachten Sie die folgende Passform: fit3a=glmnet(x,g4,family="multinomial",type.multinomial="grouped") Wie gebe ich an, welche Spalten xkategorisch / multinomial sind? Gibt es eine Option, um den Index der gruppierten Variablen anzugeben? In der Dokumentation wird die Option type.multinomialwie...