Pytania otagowane jako glmnet

Pakiet R dla regularyzowanych uogólnionych modeli liniowych lasso i elastycznej siatki.

3
Jak zaprezentować wyniki Lasso za pomocą glmnet?
Chciałbym znaleźć predyktory dla ciągłej zmiennej zależnej z zestawu 30 zmiennych niezależnych. Korzystam z regresji Lasso zaimplementowanej w pakiecie glmnet w R. Oto kod zastępczy : # generate a dummy dataset with 30 predictors (10 useful & 20 useless) y=rnorm(100) x1=matrix(rnorm(100*20),100,20) x2=matrix(y+rnorm(100*10),100,10) x=cbind(x1,x2) # use crossvalidation to find the best …
2
Jak interpretować glmnet?
Próbuję dopasować wielowymiarowy model regresji liniowej z około 60 zmiennymi predykcyjnymi i 30 obserwacjami, więc używam pakietu glmnet do regresji regularnej, ponieważ p> n. Przeglądałem dokumentację i inne pytania, ale nadal nie mogę zinterpretować wyników, oto przykładowy kod (z 20 predyktorami i 10 obserwacjami w celu uproszczenia): Tworzę macierz x …
1
Wybór funkcji i model z glmnetem na danych metylacji (p >> N)
Chciałbym użyć GLM i elastycznej sieci, aby wybrać te istotne cechy + zbudować model regresji liniowej (tj. Zarówno przewidywanie, jak i zrozumienie, więc lepiej byłoby pozostawić stosunkowo niewiele parametrów). Wyjście jest ciągłe. To genów na przypadków. Czytałem o pakiecie, ale nie jestem w 100% pewien kroków, które należy wykonać:200002000020000505050glmnet Wykonaj …
1
Dlaczego glmnet używa „naiwnej” elastycznej siatki z oryginalnego papieru Zou & Hastie?
Oryginalny papier elastycznej siatki Zou & Hastie (2005) Regularyzacja i wybór zmiennych za pomocą elastycznej siatki wprowadzono funkcję elastycznej utraty siatki dla regresji liniowej (tutaj zakładam, że wszystkie zmienne są wyśrodkowane i skalowane do wariancji jednostkowej): ale nazwał to „naiwną elastyczną siecią”. Twierdzili, że wykonuje podwójny skurcz (lasso i grzbiet), …
3
LASSO z warunkami interakcji - czy jest w porządku, jeśli główne efekty zostaną zmniejszone do zera?
Regresja LASSO zmniejsza współczynniki do zera, zapewniając w ten sposób efektywny wybór modelu. Uważam, że w moich danych występują znaczące interakcje między zmiennymi nominalnymi i ciągłymi zmiennymi towarzyszącymi. Jednak niekoniecznie „główne efekty” prawdziwego modelu są znaczące (niezerowe). Oczywiście tego nie wiem, ponieważ prawdziwy model jest nieznany. Moim celem jest znalezienie …
2
Dlaczego lambda „w granicach jednego błędu standardowego od minimum” jest zalecaną wartością dla lambda w regresji elastycznej sieci?
Rozumiem, jaką rolę odgrywa lambda w regresji sieci elastycznej. Rozumiem, dlaczego należy wybrać lambda.min, wartość lambda, która minimalizuje błąd zwalidowany krzyżowo. Moje pytanie brzmi: gdzie w literaturze statystycznej zaleca się stosowanie lambda.1se, czyli takiej wartości lambda, która minimalizuje błąd CV plus jeden błąd standardowy ? Nie mogę znaleźć formalnego cytatu, …
2
Wybór optymalnej wartości alfa w elastycznej regresji logistycznej sieci
Wykonuję regresję logistyczną elastycznej sieci dla zestawu danych opieki zdrowotnej, używając glmnetpakietu w R, wybierając wartości lambda na siatce od 0 do 1. Mój skrócony kod znajduje się poniżej: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) }) for (i in 1:11) {print(min(elasticnet[[i]]$cvm))} która wyprowadza średni …
2
Czy funkcja Caret Train dla Glmnet sprawdza krzyżowo zarówno dla alfa, jak i lambda?
Czy caretpakiet R sprawdza poprawność krzyżową dla obu modeli alphai lambdadla glmnetmodelu? Uruchamianie tego kodu eGrid <- expand.grid(.alpha = (1:10) * 0.1, .lambda = (1:10) * 0.1) Control <- trainControl(method = "repeatedcv",repeats = 3,verboseIter =TRUE) netFit <- train(x =train_features, y = y_train, method = "glmnet", tuneGrid = eGrid, trControl = …
1
Co wyciągnąć z tej fabuły lasso (glmnet)
Poniżej znajduje się wykres glmnet z domyślną wartością alfa (1, stąd lasso) przy użyciu mtcarszestawu danych w R mpgjako DV i innych jako zmiennych predykcyjnych. glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) Co możemy wywnioskować z tej działki dotyczące różnych zmiennych, zwłaszcza am, cyli wt(czerwone, czarne i jasne niebieskie linie)? Jak sformułujemy wynik w raporcie, …
1
Caret i współczynniki (glmnet)
Interesuje mnie korzystanie z narzędzia do robienia wniosków na temat określonego zestawu danych. Czy można wykonać następujące czynności: wytwarzam współczynniki modelu glmnet, który trenowałem w toku. Chciałbym używać glmnet ze względu na nieodłączny wybór funkcji, ponieważ nie wierzę, że glm go ma? inne niż metryka ROC, czy istnieje inna metryka, …
19 caret  glmnet 
2
Zmienna ważność od GLMNET
Patrzę na użycie lasso jako metody wybierania cech i dopasowywania modelu predykcyjnego do celu binarnego. Poniżej znajduje się kod, z którym bawiłem się, aby wypróbować metodę ze znormalizowaną regresją logistyczną. Moje pytanie brzmi: otrzymuję grupę „znaczących” zmiennych, ale czy jestem w stanie uporządkować je w celu oszacowania względnej ważności każdej …
5
Zmienność wyników cv.glmnet
Używam cv.glmnetdo znajdowania predyktorów. Konfiguracja, której używam jest następująca: lassoResults<-cv.glmnet(x=countDiffs,y=responseDiffs,alpha=1,nfolds=cvfold) bestlambda<-lassoResults$lambda.min results<-predict(lassoResults,s=bestlambda,type="coefficients") choicePred<-rownames(results)[which(results !=0)] Aby upewnić się, że wyniki są powtarzalne ja set.seed(1). Wyniki są bardzo zmienne. Uruchomiłem dokładnie ten sam kod 100, aby zobaczyć, jak zmienne były wyniki. W biegach 98/100 zawsze wybierano jeden konkretny predyktor (czasem tylko sam); …
1
Jak zbudować ostateczny model i dostroić próg prawdopodobieństwa po zagnieżdżonej weryfikacji krzyżowej?
Po pierwsze, przepraszam za opublikowanie pytania, które zostało już obszernie omówione tutaj , tutaj , tutaj , tutaj , tutaji do odtworzenia starego tematu. Wiem, że @DikranMarsupial pisał na ten temat obszernie w postach i gazetach, ale nadal jestem zdezorientowany i sądząc po liczbie podobnych postów tutaj, wciąż jest to …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.