Preguntas etiquetadas con glmnet

Paquete R para modelos lineales generalizados regularizados con lazo y red elástica.



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¿Cómo interpretar glmnet?
Estoy tratando de ajustar un modelo de regresión lineal multivariante con aproximadamente 60 variables predictoras y 30 observaciones, por lo que estoy usando el paquete glmnet para la regresión regularizada porque p> n. He estado revisando la documentación y otras preguntas, pero aún no puedo interpretar los resultados, aquí hay …




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LASSO con términos de interacción: ¿está bien si los efectos principales se reducen a cero?
La regresión de LASSO reduce los coeficientes hacia cero, proporcionando así una selección de modelo efectiva. Creo que en mis datos hay interacciones significativas entre covariables nominales y continuas. No necesariamente, sin embargo, son los 'efectos principales' del verdadero modelo significativo (distinto de cero). Por supuesto, no sé esto ya …

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¿Por qué lambda "dentro de un error estándar del mínimo" es un valor recomendado para lambda en una regresión neta elástica?
Entiendo qué papel juega lambda en una regresión de red elástica. Y puedo entender por qué uno seleccionaría lambda.min, el valor de lambda que minimiza el error de validación cruzada. Mi pregunta es ¿En qué parte de la literatura estadística se recomienda usar lambda.1se, que es el valor de lambda …

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Elegir alfa óptimo en regresión logística neta elástica
Estoy realizando una regresión logística de red elástica en un conjunto de datos de atención médica usando el glmnetpaquete en R seleccionando valores lambda en una cuadrícula de de 0 a 1. Mi código abreviado está a continuación: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) …

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¿Caret train funciona para glmnet validación cruzada para alpha y lambda?
¿El caretpaquete R valida por ambos alphay lambdapara el glmnetmodelo? Ejecutando este código, 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 = eGrid, trControl = Control) El …

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Qué concluir de esta trama de lazo (glmnet)
A continuación se muestra la gráfica de glmnet con alfa predeterminado (1, por lo tanto, lazo) utilizando mtcarsdatos establecidos en R con mpgDV y otros como variables predictoras. glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) ¿Qué podemos concluir de este gráfico con respecto a las diferentes variables, especialmente am, cyly wt(líneas roja, negra y azul …

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Caret y coeficientes (glmnet)
Estoy interesado en utilizar caret para hacer inferencias en un conjunto de datos en particular. ¿Es posible hacer lo siguiente? producir coeficientes de un modelo glmnet que entrené en caret. Me gustaría usar glmnet debido a la selección de funciones inherentes, ya que no creo que glm lo tenga. Aparte …
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Importancia variable de GLMNET
Estoy buscando usar el lazo como método para seleccionar características y ajustar un modelo predictivo con un objetivo binario. A continuación se muestra un código con el que estaba jugando para probar el método con regresión logística regularizada. Mi pregunta es si obtengo un grupo de variables "significativas", pero ¿puedo …

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Variabilidad en los resultados de cv.glmnet
Estoy usando cv.glmnetpara encontrar predictores. La configuración que uso es la siguiente: 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)] Para asegurarse de que los resultados son reproducibles set.seed(1). Los resultados son muy variables. Ejecuté exactamente el mismo código 100 para ver qué tan variables fueron los resultados. En las ejecuciones 98/100 siempre …

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¿Cómo construir el modelo final y el umbral de probabilidad de sintonización después de la validación cruzada anidada?
En primer lugar, disculpas por publicar una pregunta que ya se ha discutido extensamente aquí , aquí , aquí , aquí , aquí, y para recalentar un viejo tema. Sé que @DikranMarsupial ha escrito sobre este tema extensamente en publicaciones y artículos de revistas, pero todavía estoy confundido, y a …

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