Questions marquées «glmnet»

Package R pour les modèles linéaires généralisés régularisés au lasso et à filet élastique.

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Comment présenter les résultats d'un lasso utilisant glmnet?
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) y=rnorm(100) x1=matrix(rnorm(100*20),100,20) x2=matrix(y+rnorm(100*10),100,10) x=cbind(x1,x2) …
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Comment interpréter glmnet?
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 résultats. Voici un exemple de code …
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Sélection des fonctionnalités et modèle avec glmnet sur les données de méthylation (p >> N)
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. C'est gènes pour 50 cas. J'ai …
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Pourquoi glmnet utilise-t-il un filet élastique «naïf» du papier original Zou & Hastie?
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): mais appelé "filet élastique …
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LASSO avec des termes d'interaction - est-ce correct si les effets principaux sont réduits à zéro?
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 nécessairement significatifs (non nuls). Bien sûr, je ne …
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Pourquoi lambda «dans une erreur standard du minimum» est-il une valeur recommandée pour lambda dans une régression nette élastique?
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, quelle est la valeur de lambda qui minimise l'erreur …
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Choisir l'alpha optimal dans la régression logistique nette élastique
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 <- lapply(alphalist, function(a){ cv.glmnet(x, y, alpha=a, family="binomial", …
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Le caret train fonctionne-t-il pour la validation croisée de glmnet pour alpha et lambda?
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 =train_features, y = y_train, method = "glmnet", tuneGrid = eGrid, trControl …
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Que conclure de cette intrigue au lasso (glmnet)
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 particulier am, cylet wt(lignes rouges, noires et bleu clair)? Comment formulerions-nous …
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Caret et coefficients (glmnet)
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 car je ne …
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Importance variable de GLMNET
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 "significatives", mais suis-je …
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Variabilité dans les résultats cv.glmnet
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") choicePred<-rownames(results)[which(results !=0)] Pour vous assurer que les résultats sont reproductibles I set.seed(1). Les résultats sont très variables. J'ai exécuté exactement le même code 100 pour voir à quel point les résultats étaient variables. Dans les …
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