Als «elastic-net» getaggte Fragen

Eine Regularisierungsmethode für Regressionsmodelle, die die Strafen von Lasso und Ridge Regression kombiniert.

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Gruppe elastisches Netz
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 …


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Wie wird der Achsenabschnitt in GLMnet berechnet?
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 …

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Kreuzvalidierung für elastische Netzregression: Quadratischer Fehler vs. Korrelation auf dem Testsatz
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 …

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