Das Lasso und das elastische Netz können keine Variablen mit mehr als zwei Kategorien verarbeiten. Daher ist für die Anwendung dieser Methoden eine Aufteilung der kategorialen Variablen in Dummies erforderlich. Dies kann zu mehreren Problemen führen, und daher gibt es Erweiterungen für das Lasso zum Gruppen-Lasso oder zum spärlichen Gruppen-Lasso …
ich wundere mich über die optimale Gitterfeinheit und Wie ist das Verhältnis zwischen Gitterfeinheit und Überanpassung? bei Regularisierungsmethoden wie LASSO, Ridge Regression oder Elastic Net. Angenommen, ich möchte ein Regressionsmodell mit LASSO an eine Stichprobe von 500 Beobachtungen anpassen (ich habe keine Daten; dies ist nur ein Beispiel). Es sei …
Ich habe die GLMNET-Version des elastischen Netzes für die lineare Regression mit einer anderen Software als R implementiert. Ich habe meine Ergebnisse mit der R-Funktion glmnet im Lasso-Modus für Diabetesdaten verglichen . Die Variablenauswahl ist in Ordnung, wenn der Wert des Parameters (Lambda) variiert wird, aber ich erhalte leicht unterschiedliche …
Betrachten Sie die elastische Netzregression mit einer glmnetähnlichen Parametrisierung der VerlustfunktionIch habe einen Datensatz mit n \ ll p (44 bzw. 3000) und verwende eine wiederholte 11-fache Kreuzvalidierung, um die optimalen Regularisierungsparameter \ alpha und \ lambda auszuwählen . Normalerweise würde ich einen quadratischen Fehler als Leistungsmetrik für den Testsatz …
Wenn ich es richtig verstehe, verwendet glmnet den zyklischen Koordinatenabstieg nicht nur für Lasso- und Gummibänder, sondern auch für die Ridge-Regression. Warum wird dieser Algorithmus verwendet, der manchmal leicht ungenaue Ergebnisse liefert, obwohl tatsächlich eine einfache Lösung in geschlossener Form verfügbar ist? Vielen Dank im Voraus!
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