J'ai un ensemble de données avec 338 prédicteurs et 570 instances (impossible de télécharger malheureusement) sur lequel j'utilise le Lasso pour effectuer la sélection des fonctionnalités. En particulier, j'utilise la cv.glmnetfonction glmnetcomme suit, où se mydata_matrixtrouve une matrice binaire...
Considérez l'ajustement suivant: fit3a=glmnet(x,g4,family="multinomial",type.multinomial="grouped") Comment indiquer quelles colonnes xsont catégoriques / multinomiales? Existe-t-il une option pour spécifier l'index des variables groupées? La documentation décrit l'option type.multinomialcomme...
Je régresse un prédicteur continu sur plus de 60 variables (à la fois continues et catégorielles) en utilisant LASSO (glmnet). En examinant le tracé de trace variable, je remarque que lorsque le log lambda augmente, l'une des variables clés a un coefficient qui augmente réellement. Puis, après un...
J'essaie de déterminer quel alpha utiliser dans ma glmnetfonction, mais le fichier d'aide me dit: Notez que cv.glmnet ne recherche PAS de valeurs pour alpha. Une valeur spécifique doit être fournie, sinon alpha = 1 est supposé par défaut. Si les utilisateurs souhaitent également effectuer une...
Un critère de sélection de la valeur optimale de avec un filet élastique ou une régression pénalisée similaire consiste à examiner un tracé de la déviance par rapport à la plage de et à sélectionner lorsque la déviance est minimisée (ou dans une erreur standard de la le...