«glmnet» etiketlenmiş sorular

30 bağımsız değişken kümesinden sürekli bir bağımlı değişken için tahmincileri bulmak istiyorum. R'deki glmnet paketinde uygulanan Lasso regresyonunu kullanıyorum . İşte bazı boş kod: # 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 lambda library(glmnet) …

40 r  multiple-regression  lasso  glmnet  communication 

Bu soru biraz basit gelirse özür dilerim. R'da çoklu lineer regresyon modeli için LASSO değişken seçimini kullanmaya çalışıyorum, biri kategorik (15 soruna neden olur?) Olan 15 öngörücüm var. ve ayarlarımı yaptıktan sonra aşağıdaki komutları kullanıyorum:yxxxyyy model = lars(x, y) coef(model) Benim sorunum kullandığım zaman coef(model). Bu, her seferinde bir ekstra …

39 feature-selection  lasso  glmnet  lars 

Yaklaşık 60 prediktör değişkenli ve 30 gözlemli çok değişkenli bir lineer regresyon modeline uymaya çalışıyorum, bu yüzden p> n olduğu için düzenli regresyon için glmnet paketini kullanıyorum . Belgelendirme ve diğer sorulardan geçtim ama sonuçları yine de yorumlayamıyorum, işte örnek bir kod (basitleştirmek için 20 öngörücü ve 10 gözlemle): Num …

36 r  regression  regularization  glmnet 

İlgili özellikleri seçmek ve doğrusal bir regresyon modeli oluşturmak için GLM ve Elastic Net'i kullanmak isterim (yani, hem öngörme hem de anlama, bu nedenle göreceli olarak az sayıda parametreyle bırakılmak daha iyi olur). Çıkış süreklidir. Bu var başına genler 50 olguda. Paket hakkında okuyordum , ancak uygulanacak adımlar konusunda% 100 …

29 r  regularization  glmnet  elastic-net  underdetermined 

Sırt regresyon tahminlerini hesaplamak için glmnet kullanıyorum. Beni glmnet’in yaptığını düşündüğüm şeyi yaptığından şüphelenen bazı sonuçlar aldım. Bunu kontrol etmek için, çözüme göre yapılan ridge regresyonunun sonucunu ve glmnet'teki karşılaştırmayı yaptığım basit bir R betiği yazdım, fark önemlidir. n <- 1000 p. <- 100 X. <- matrix(rnorm(n*p,0,1),n,p) beta <- rnorm(p,0,1) …

28 r  ridge-regression  glmnet 

Orijinal elastik ağ kağıdı Zou & Hastie (2005) Doğrusal regresyon için elastik ağ üzerinden yapılan elastik ağ üzerinden düzenlileştirme ve değişken seçimi (burada tüm değişkenlerin merkezlenmiş ve birim varyansa ölçeklendirildiğini varsayarım): ancak buna "saf elastik ağ" denir. İkili büzülme (kement ve çıkıntı) gerçekleştirdiğini, fazla büzülme eğiliminde olduğunu ve elde edilen …

27 regression  regularization  glmnet  elastic-net  shrinkage 

LASSO regresyonu katsayıları sıfıra doğru küçültür, böylece etkin model seçimi sağlar. Verilerimde nominal ve sürekli değişkenler arasında anlamlı etkileşimler olduğuna inanıyorum. Bununla birlikte, zorunlu olarak, gerçek modelin 'sıfır etkisi olmayan' ana etkileridir. Tabii ki, gerçek model bilinmediğinden bunu bilmiyorum. Hedeflerim gerçek modeli bulmak ve sonucu mümkün olduğunca yakın tahmin etmektir. …

25 machine-learning  lasso  glmnet  shrinkage  penalized 

Lamda'nın esnek-net bir regresyonda oynadığı rolü anlıyorum. Ve neden lambda.min'i seçtiğini anlayabiliyorum, çapraz doğrulanmış hatayı en aza indiren lambda'nın değeri. Benim sorum şudur : İstatistik literatüründe lambda.1se kullanımı tavsiye edilir, yani CV hatasını artı bir standart hatayı en aza indiren lambda değeri nedir? Resmi bir alıntı ya da bunun genellikle …

24 regression  cross-validation  regularization  glmnet  elastic-net 

0'dan 1'e birglmnet ızgarası üzerinde lambda değerleri seçerek R'deki paketi kullanarak sağlık veri setinde elastik-net bir lojistik regresyon yapıyorum. Kısaltılmış kodum aşağıda: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))} bu, her bir alfa değeri için ortalama çaprazlama hatasını bir …

22 machine-learning  cross-validation  glmnet  elastic-net 

R yapar carethem de üzerinde paket çapraz geçerli hale getirmesi alphave lambdaiçin glmnetbir model? Bu kodu çalıştırdığınızda, 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, …

20 r  machine-learning  cross-validation  caret  glmnet 

Aşağıda, r'de DV ve diğerleri ile öngörücü değişkenler olarak mtcarsayarlanmış verileri kullanan varsayılan alfa (1, dolayısıyla kement) bulunan glmnet'in çizimi verilmiştir mpg. glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) Ne özellikle, farklı değişkenlere ilişkin bu taslaktan sonuca varabiliriz am, cylve wt(kırmızı, siyah ve açık mavi çizgiler)? Bir rapordaki çıktıyı yayınlanması için nasıl ifade ederiz? Aşağıdakileri …

19 regression  feature-selection  lasso  glmnet 

Belirli bir veri kümesinde çıkarım yapmak için düzeltme işareti kullanmakla ilgileniyorum. Aşağıdakileri yapmak mümkün mü: şapkada eğitilmiş bir glmnet model I katsayıları üretir. Ben glm var inanmıyorum çünkü doğal özellik seçimi nedeniyle glmnet kullanmak ister misiniz? ROC metriğinden başka, modelin uyumunu değerlendirmek için kullanabileceğim başka bir metrik var mı? Bu …

19 caret  glmnet 

Kement özellikleri seçmek ve ikili bir hedef ile öngörülü bir model uydurmak için bir yöntem olarak bakıyorum. Aşağıda, düzenli lojistik regresyon yöntemini denemek için oynadığım bazı kodlar var. Benim sorum bir grup "önemli" değişkenleri almak ama her birinin göreceli önemini tahmin etmek için bunları sıralamak mümkün mü? Katsayılar bu sıralama …

18 logistic  importance  glmnet 

cv.glmnetÖngörüleri bulmak için kullanıyorum . Kullandığım kurulum aşağıdaki gibidir: 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)] Sonuçların tekrarlanabilir olduğundan emin olmak için I set.seed(1) . Sonuçlar oldukça değişkendir. Sonuçların ne kadar değişken olduğunu görmek için aynı kodu 100 koştum. 98/100 çalışmalarında her zaman belirli bir öngörücü seçildi (bazen sadece kendi başına); diğer …

18 r  cross-validation  feature-selection  glmnet 

İlk olarak, burada , burada , burada , burada , burada uzun süredir tartışılan bir soru yayınlamaktan dolayı özür dilerizve eski bir konuyu yeniden ısıtmak için. @DikranMarsupial'ın bu konu hakkında yazılarda ve dergi gazetelerinde uzun bir süre yazdığını biliyorum, ama hala kafam karıştı ve buradaki benzer yazıların sayısına bakılırsa, hala …

17 machine-learning  cross-validation  model-selection  glmnet  hyperparameter