Preguntas etiquetadas con glmnet

Soy nuevo en el glmnetpaquete y todavía no estoy seguro de cómo interpretar los resultados. ¿Podría alguien ayudarme a leer el siguiente diagrama de seguimiento? El gráfico se estaba obteniendo ejecutando lo siguiente: library(glmnet) return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ]) data <- matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date==beta.df$date[2]), ][ ,-1]), ncol=num.factors) model <- cv.glmnet(data, return, standardize=TRUE) op …

15 r  data-visualization  interpretation  lasso  glmnet 

Estoy tratando de duplicar los resultados de sklearnla biblioteca de regresión logística usando el glmnetpaquete en R. A partir de la documentación desklearn regresión logística , está tratando de minimizar la función de costo bajo penalización l2 minw,c12wTw+C∑i=1Nlog(exp(−yi(XTiw+c))+1)minw,c12wTw+C∑i=1norteIniciar sesión⁡(Exp⁡(-yyo(XyoTw+C))+1)\min_{w,c} \frac12 w^Tw + C\sum_{i=1}^N \log(\exp(-y_i(X_i^Tw+c)) + 1) De las viñetas de …

15 r  logistic  python  scikit-learn  glmnet 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 3 años . Estoy construyendo una regresión logística en R usando el método LASSO con las funciones cv.glmnetpara seleccionar …

15 r  logistic  categorical-data  lasso  glmnet 

Parece haber mucha confusión en la comparación de usar glmnetdentro caretpara buscar una lambda óptima y usar cv.glmnetpara hacer la misma tarea. Se plantearon muchas preguntas, por ejemplo: Modelo de clasificación train.glmnet vs. cv.glmnet? ¿Cuál es la forma correcta de usar glmnet con caret? Validación cruzada de `glmnet` usando` caret` …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Estoy tratando de modelar algunos datos usando el glmnetpaquete en R. Digamos que tengo los siguientes datos training_x <- data.frame(variable1 = c(1, 2, 3, 2, 3), variable2 = c(1, 2, 3, 4, 5)) y <- c(1, 2, 3, 4, 5) (Esto es una simplificación; mis datos son mucho más complicados). …

13 r  glmnet 

La Tabla 18.1 en los Elementos del aprendizaje estadístico resume el rendimiento de varios clasificadores en un conjunto de datos de 14 clases. Estoy comparando un nuevo algoritmo con el lazo y la red elástica para tales problemas de clasificación multiclase. glmnetL1L1L_1 Tenga en cuenta que al comienzo de la …

13 classification  lasso  glmnet 

LASSO y LASSO adaptativo son dos cosas diferentes, ¿verdad? (Para mí, las penalizaciones se ven diferentes, pero solo estoy verificando si me pierdo algo). Cuando generalmente habla de red elástica, ¿es el caso especial LASSO o LASSO adaptativo? ¿Cuál hace el paquete glmnet, siempre que elija alpha = 1? LASSO …

12 lasso  glmnet  elastic-net  oracle 

Estoy usando "glmnet" para la regresión de lazo en GWAS. Algunas variantes e individuos tienen valores perdidos y parece que glmnet no puede manejar los valores perdidos. ¿Hay alguna solución para esto? ¿O hay otro paquete que pueda manejar los valores faltantes en la regresión de lazo? Aquí están mis …

12 missing-data  lasso  glmnet 

Para mi investigación actual, estoy usando el método Lasso a través del paquete glmnet en R en una variable dependiente binomial. En glmnet, el lambda óptimo se encuentra a través de la validación cruzada y los modelos resultantes se pueden comparar con varias medidas, por ejemplo, error de clasificación errónea …

12 cross-validation  lasso  glmnet  deviance  lars 

Estoy tratando de hacer una selección de modelo en algunos predictores candidatos que usan LASSO con un resultado continuo. El objetivo es seleccionar el modelo óptimo con el mejor rendimiento de predicción, que generalmente se puede hacer mediante validación cruzada K-fold después de obtener una ruta de solución de los …

11 cross-validation  survey  lasso  glmnet 

¿Alguien ha intentado verificar si ajustar un modelo Elastic Net con ElasticNetscikit-learn en Python y glmneten R en el mismo conjunto de datos produce resultados aritméticos idénticos? He estado experimentando con muchas combinaciones de los parámetros (dado que las dos funciones difieren en los valores predeterminados que pasan a los …

11 machine-learning  scikit-learn  glmnet  elastic-net 

Quiero hacer lo siguiente: 1) Regresión OLS (sin término de penalización) para obtener coeficientes beta ; representa las variables utilizadas para la regresión. Hago esto porb∗jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) Regresión de lazo con un término de penalización, los criterios de selección serán los …

11 r  regression  glmnet  lars 

Siguiente problema: Quiero predecir una variable de respuesta categórica con una (o más) variables categóricas usando glmnet (). Sin embargo, no puedo entender el resultado que me da glmnet. Ok, primero generemos dos variables categóricas relacionadas: Generar datos p <- 2 #number variables mu <- rep(0,p) sigma <- matrix(rep(0,p^2), ncol=p) …

11 categorical-data  multinomial  glmnet 

Me gustaría corregir manualmente un cierto coeficiente, digamos , luego ajustar los coeficientes a todos los demás predictores, mientras en el modelo.β 1 = 1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0 ¿Cómo puedo lograr esto usando R? En particular, me gustaría trabajar con LASSO ( glmnet) si es posible. Alternativamente, ¿cómo puedo restringir este coeficiente a …

11 r  multiple-regression  lasso  glmnet  constrained-regression 

Apliqué algunos datos para encontrar la mejor solución de variables del modelo de regresión usando la regresión de cresta en R. He usado lm.ridgey glmnet(cuándo alpha=0), pero los resultados son muy diferentes, especialmente cuando lambda=0. Supongamos que ambos estimadores de parámetros tienen los mismos valores. ¿Entonces, cuál es el problema …

11 r  regression  ridge-regression  glmnet