Düzeltme ve katsayıları (glmnet)

Belirli bir veri kümesinde çıkarım yapmak için düzeltme işareti kullanmakla ilgileniyorum. Aşağıdakileri yapmak mümkün mü:

1. şapkada eğitilmiş bir glmnet model I katsayıları üretir. Ben glm var inanmıyorum çünkü doğal özellik seçimi nedeniyle glmnet kullanmak ister misiniz?

2. ROC metriğinden başka, modelin uyumunu değerlendirmek için kullanabileceğim başka bir metrik var mı? Bu şekilde ayarlanır ?$R^2$

Bu analizin amacı, öngörmeden ziyade belirli değişkenlerin etkileri üzerinde bazı çıkarımlar elde etmektir. Ben sadece caret paketini seviyorum çünkü şimdiye kadar matris kullanarak çalışmak kolay oldu.

Diyelim ki model modelinize "model" deniyor. Son glmnet modeline ile erişebilirsiniz model$finalModel. Daha sonra çağırabilirsiniz coef(model$finalModel), vb. İçin katsayı istediğiniz bir lambda değeri seçmeniz gerekecektir coef(model$finalModel, model$bestTune$.lambda).

Bir göz atın summaryFunctioniçin parametre trainControlişlevi. Bir yordayıcı ve bir yanıt verildiğinde , simge durumuna küçültmek (veya maksimize etmek, maximizebağımsız değişkeni görmek train) istediğiniz herhangi bir işlevi belirtmenize olanak tanır .

Düzeltilmiş R ^ 2'ye bu şekilde ulaşmak zor olabilir, ancak muhtemelen R ^ 2 veya benzer bir şey alabilirsiniz.