Als «glmnet» getaggte Fragen

R-Paket für regulierte verallgemeinerte lineare Modelle mit Lasso und elastischem Netz.

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Wie kann man die Ergebnisse eines Lassos mit glmnet darstellen?
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 useless) y=rnorm(100) x1=matrix(rnorm(100*20),100,20) x2=matrix(y+rnorm(100*10),100,10) …
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Wie interpretiere ich glmnet?
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 noch nicht interpretieren. Hier ist ein Beispielcode (mit 20 Prädiktoren …
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Warum verwendet glmnet ein "naives" elastisches Netz aus dem Originalpapier von Zou & Hastie?
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 sind): L=1n∥∥y−Xβ∥∥2+λ1∥β∥1+λ2∥β∥22,L=1n‖y−Xβ‖2+λ1‖β‖1+λ2‖β‖22,\mathcal L = \frac{1}{n}\big\lVert y - X\beta\big\rVert^2 + \lambda_1\lVert \beta\rVert_1 + …
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LASSO mit Interaktionsbegriffen - ist es in Ordnung, wenn die Haupteffekte auf Null geschrumpft sind?
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 aussagekräftig (nicht Null). Natürlich weiß ich das nicht, da das wahre Modell unbekannt …
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Warum ist Lambda „innerhalb eines Standardfehlers vom Minimum“ ein empfohlener Wert für Lambda in einer elastischen Netto-Regression?
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 Wert von Lambda, der den CV-Fehler plus einen …
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Auswahl des optimalen Alphas in der elastischen Netto-Logistik-Regression
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 <- lapply(alphalist, function(a){ cv.glmnet(x, y, alpha=a, family="binomial", lambda.min.ratio=.001) }) for …
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Funktioniert der Caret Train für glmnet für Alpha und Lambda?
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 =TRUE) netFit <- train(x =train_features, y = y_train, method = "glmnet", tuneGrid …
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Was ist aus dieser Lasso-Handlung (glmnet) zu schließen?
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 allem am, cylund wt(rot, schwarz und hellblaue Linien)? Wie würden …
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Caret und Koeffizienten (glmnet)
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 die ROC-Metrik, mit der …
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Variable Wichtigkeit von GLMNET
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 "signifikanten" Variablen erhalte, aber bin …
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Variabilität der cv.glmnet-Ergebnisse
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") choicePred<-rownames(results)[which(results !=0)] Um sicherzustellen, dass die Ergebnisse reproduzierbar sind, habe ich set.seed(1). Die Ergebnisse sind sehr unterschiedlich. Ich habe genau den gleichen Code 100 ausgeführt, um zu sehen, wie variabel die Ergebnisse …
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Wie erstelle ich das endgültige Modell und optimiere den Wahrscheinlichkeitsschwellenwert nach einer verschachtelten Kreuzvalidierung?
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 noch verwirrt, und der Anzahl …
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