Package R pour les modèles linéaires généralisés régularisés au lasso et à filet élastique.
J'aimerais trouver des prédicteurs pour une variable dépendante continue sur un ensemble de 30 variables indépendantes. J'utilise la régression de Lasso telle qu'implémentée dans le paquet glmnet de R. Voici du code factice: # generate a dummy dataset with 30 predictors (10 useful & 20 useless)...
Désolé si cette question pose un peu de base. Je cherche à utiliser la sélection de variables LASSO pour un modèle de régression linéaire multiple dans R. J'ai 15 prédicteurs, dont l'un est catégorique (cela posera-t-il un problème?). Après avoir réglé mes et j'utilise les commandes...
J'essaie d'adapter un modèle de régression linéaire multivarié avec environ 60 variables de prédicteur et 30 observations. J'utilise donc le package glmnet pour la régression régularisée, car p> n. J'ai parcouru la documentation et d'autres questions, mais je ne peux toujours pas interpréter les...
Je voudrais utiliser GLM et Elastic Net pour sélectionner ces fonctionnalités pertinentes + construire un modèle de régression linéaire (c'est-à-dire à la fois la prédiction et la compréhension, il serait donc préférable de se retrouver avec relativement peu de paramètres). La sortie est continue....
J'utilise glmnet pour calculer les estimations de régression de crête. J'ai obtenu des résultats qui m'ont rendu suspect dans la mesure où glmnet fait vraiment ce que je pense qu'il fait. Pour vérifier cela, j'ai écrit un script R simple où je compare le résultat de la régression de crête effectuée...
Le papier net élastique original Zou & Hastie (2005) Régularisation et sélection des variables via le filet élastique introduit la fonction de perte nette élastique pour la régression linéaire (ici, je suppose que toutes les variables sont centrées et mises à l'échelle de la variance unitaire):...
La régression LASSO réduit les coefficients vers zéro, permettant ainsi une sélection efficace du modèle. Je crois que dans mes données, il existe des interactions significatives entre les covariables nominales et continues. Cependant, les «principaux effets» du vrai modèle ne sont pas...
Je comprends le rôle que joue lambda dans une régression élastique-nette. Et je peux comprendre pourquoi on sélectionnerait lambda.min, la valeur de lambda qui minimise l'erreur de validation croisée. Ma question est: où dans la littérature statistique est-il recommandé d'utiliser lambda.1se,...
J'effectue une régression logistique net élastique sur un ensemble de données de soins de santé en utilisant le glmnetpackage dans R en sélectionnant les valeurs lambda sur une grille de de 0 à 1. Mon code abrégé est ci-dessous:αα\alpha alphalist <- seq(0,1,by=0.1) elasticnet <-...
Le caretpackage R effectue -t-il une validation croisée sur alphaet lambdapour le glmnetmodèle? Exécuter ce code, eGrid <- expand.grid(.alpha = (1:10) * 0.1, .lambda = (1:10) * 0.1) Control <- trainControl(method = "repeatedcv",repeats = 3,verboseIter =TRUE) netFit <- train(x...
Je suis intéressé à utiliser le curseur pour faire des inférences sur un ensemble de données particulier. Est-il possible de faire ce qui suit: produire des coefficients d'un modèle glmnet que j'ai formé au caret. Je voudrais utiliser glmnet en raison de la sélection de fonctionnalités inhérentes...
Voici le tracé de glmnet avec alpha par défaut (1, donc lasso) en utilisant mtcarsl'ensemble de données dans R avec mpgcomme DV et d'autres comme variables prédictives. glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) Que pouvons-nous conclure de ce graphique concernant différentes variables, en...
J'utilise cv.glmnetpour trouver des prédicteurs. La configuration que j'utilise est la suivante: lassoResults<-cv.glmnet(x=countDiffs,y=responseDiffs,alpha=1,nfolds=cvfold) bestlambda<-lassoResults$lambda.min results<-predict(lassoResults,s=bestlambda,type="coefficients")...
Je cherche à utiliser le lasso comme méthode pour sélectionner des entités et ajuster un modèle prédictif avec une cible binaire. Voici un code avec lequel je jouais pour essayer la méthode avec régression logistique régularisée. Ma question est de savoir si j'obtiens un groupe de variables...
Tout d'abord, des excuses pour avoir posté une question qui a déjà été longuement discutée ici , ici , ici , ici , iciet pour réchauffer un vieux sujet. Je sais que @DikranMarsupial a longuement écrit sur ce sujet dans des articles et des journaux, mais je suis toujours confus, et à en juger par le...
J'essaie de dupliquer les résultats de sklearnla bibliothèque de régression logistique en utilisant le glmnetpackage dans R. À partir de la documentation desklearn régression logistique , il essaie de minimiser la fonction de coût sous pénalité l2 min w , c 1minw , c12wTw + C∑i = 1NJournal( exp( -...
Je suis nouveau dans le glmnetpackage et je ne sais toujours pas comment interpréter les résultats. Quelqu'un pourrait-il m'aider à lire le tracé de trace suivant? Le graphique était obtenu en exécutant ce qui suit: library(glmnet) return <-
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 3 ans . Je construis une régression logistique en R en utilisant la méthode...
Il semble y avoir beaucoup de confusion dans la comparaison de l'utilisation à l' glmnetintérieur caretpour rechercher un lambda optimal et à utiliser cv.glmnetpour faire la même tâche. De nombreuses questions ont été posées, par exemple: Modèle de classification train.glmnet vs cv.glmnet? Quelle...
Le tableau 18.1 des éléments de l'apprentissage statistique résume les performances de plusieurs classificateurs sur un ensemble de données de 14 classes. Je compare un nouvel algorithme avec le lasso et le filet élastique pour de tels problèmes de classification multiclasse. En utilisant la...