Als «glmnet» getaggte Fragen

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

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Replizieren der Ergebnisse für die lineare glmnet-Regression mithilfe eines generischen Optimierers
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 (ohne den L1-Regularisierungsbegriff) konvex ist. Das Problem der linearen Regression …
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RMSE (Root Mean Squared Error) für Logistikmodelle
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? # Using glmnet require(glmnet) load(url("https://github.com/cran/glmnet/raw/master /data/BinomialExample.RData")) cvfit = …
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Welches ist genauer glm oder glmnet?
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 wird. Insbesondere beziehe ich mich auf den Fall, in …
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Kreuzvalidierende Lasso-Regression in R.
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 ausgeführt werden? Die glmnet-Bibliothek verwendet eine Kreuzvalidierung, um den besten Drehparameter zu erhalten, aber …
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Logistische Regression: Maximierung von True Positives - False Positives
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 Standardregressionsmodell an Identifizieren Sie alle positiven Vorhersagen unter Verwendung des Vorhersageschwellenwerts von …
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Fehler beim Ausführen von glmnet in Multinomial [geschlossen]
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 glmnet behoben. Ich …
9 r  multinomial  glmnet 
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Wie kann bei Verwendung von glmnet die p-Wert-Signifikanz gemeldet werden, um die Signifikanz von Prädiktoren zu beanspruchen?
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 ihnen ein hohes Maß an Kollinearität. …
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Der variable Koeffizient steigt und fällt dann mit abnehmendem Lambda (LASSO)
Ich regressiere einen kontinuierlichen Prädiktor für über 60 Variablen (sowohl kontinuierlich als auch kategorial) mit LASSO (glmnet). Bei der Untersuchung des variablen Trace-Diagramms stelle ich fest, dass eine der Schlüsselvariablen mit zunehmendem log Lambda einen Koeffizienten aufweist, der tatsächlich zunimmt. Dann, nach einem bestimmten Punkt, beginnt es abzunehmen, wie wir …
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Kann jemand erklären, was das Foldid-Argument in glmnet bewirkt?
Ich versuche zu bestimmen, welches Alpha in meiner glmnetFunktion verwendet werden soll, aber die Hilfedatei sagt mir: Beachten Sie, dass cv.glmnet NICHT nach Werten für Alpha sucht. Es sollte ein bestimmter Wert angegeben werden, andernfalls wird standardmäßig Alpha = 1 angenommen. Wenn Benutzer auch Alpha kreuzvalidieren möchten , sollten sie …
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Welche Abweichung verwendet glmnet, um Werte von zu vergleichen ?
Ein Kriterium für die Auswahl des optimalen Wertes von mit einem elastischen Netz oder einer ähnlichen bestraften Regression besteht darin, eine Auftragung der Abweichung gegen den Bereich von und auszuwählen, wenn die Abweichung minimiert ist (oder innerhalb eines Standardfehlers von Minimum).λ λ λλλ\lambdaλλ\lambdaλλ\lambdaλλ\lambda Aber ich habe Schwierigkeiten zu verstehen , …
8 r  glmnet 
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Gruppieren Sie kategoriale Variablen in glmnet
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 folgt beschrieben: Wenn "gruppiert", wird eine gruppierte Lasso-Strafe für die multinomialen Koeffizienten für eine Variable verwendet. …
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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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