Statistiques et Big Data glmnet

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Interprétation des tracés de traces variables LASSO

Je suis nouveau dans le glmnetpackage et je ne sais toujours pas comment interpréter les résultats. Quelqu'un pourrait-il m'aider à lire le tracé de trace suivant? Le graphique était obtenu en exécutant ce qui suit: library(glmnet) return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ]) data <- matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date==beta.df$date[2]), ][ ,-1]), ncol=num.factors) model <- cv.glmnet(data, return, …

15 r data-visualization interpretation lasso glmnet

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Régression logistique: Scikit Learn vs glmnet

J'essaie de dupliquer les résultats de sklearnla bibliothèque de régression logistique en utilisant le glmnetpackage dans R. À partir de la documentation desklearn régression logistique , il essaie de minimiser la fonction de coût sous pénalité l2 min w , c 1minw , c12wTw + C∑i = 1NJournal( exp( - …

15 r logistic python scikit-learn glmnet

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La régression logistique glmnet peut-elle gérer directement les variables factorielles (catégorielles) sans avoir besoin de variables fictives? [fermé]

Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 3 ans . Je construis une régression logistique en R en utilisant la méthode …

15 r logistic categorical-data lasso glmnet

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Caret glmnet vs cv.glmnet

Il semble y avoir beaucoup de confusion dans la comparaison de l'utilisation à l' glmnetintérieur caretpour rechercher un lambda optimal et à utiliser cv.glmnetpour faire la même tâche. De nombreuses questions ont été posées, par exemple: Modèle de classification train.glmnet vs cv.glmnet? Quelle est la bonne façon d'utiliser glmnet avec …

14 r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality

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Prédictions utilisant glmnet dans R

J'essaie de modéliser certaines données en utilisant le glmnetpackage dans R. Disons que j'ai les données suivantes training_x <- data.frame(variable1 = c(1, 2, 3, 2, 3), variable2 = c(1, 2, 3, 4, 5)) y <- c(1, 2, 3, 4, 5) (Il s'agit d'une simplification; mes données sont beaucoup plus compliquées.) …

13 r glmnet

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Reproduction du tableau 18.1 de «Elements of Statistical Learning»

Le tableau 18.1 des éléments de l'apprentissage statistique résume les performances de plusieurs classificateurs sur un ensemble de données de 14 classes. Je compare un nouvel algorithme avec le lasso et le filet élastique pour de tels problèmes de classification multiclasse. En utilisant la glmnetversion 1.5.3 (R 2.13.0), je ne …

13 classification lasso glmnet

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Lasso contre Lasso adaptatif

LASSO et LASSO adaptatif sont deux choses différentes, non? (Pour moi, les pénalités sont différentes, mais je vérifie simplement si je manque quelque chose.) Quand on parle généralement de filet élastique, est-ce le cas particulier LASSO ou LASSO adaptatif? Lequel le paquet glmnet fait-il, à condition de choisir alpha = …

12 lasso glmnet elastic-net oracle

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Comment gérer les valeurs NA dans la méthode de rétrécissement (Lasso) à l'aide de glmnet

J'utilise "glmnet" pour la régression au lasso dans GWAS. Certaines variantes et certains individus ont des valeurs manquantes et il semble que glmnet ne puisse pas gérer les valeurs manquantes. Existe-t-il une solution à ça? ou existe-t-il un autre package qui peut gérer les valeurs manquantes dans la régression au …

12 missing-data lasso glmnet

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Définition exacte de la mesure de déviance dans le package glmnet, avec validation croisée?

Pour ma recherche actuelle, j'utilise la méthode Lasso via le package glmnet dans R sur une variable dépendante binomiale. Dans glmnet, le lambda optimal est trouvé par validation croisée et les modèles résultants peuvent être comparés à diverses mesures, par exemple erreur de classification erronée ou déviance. Ma question: comment …

12 cross-validation lasso glmnet deviance lars

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Validation croisée après LASSO dans des données d'enquête complexes

J'essaie de faire une sélection de modèle sur certains prédicteurs candidats en utilisant LASSO avec un résultat continu. Le but est de sélectionner le modèle optimal avec les meilleures performances de prédiction, ce qui peut généralement être fait par validation croisée K-fold après avoir obtenu un chemin de solution des …

11 cross-validation survey lasso glmnet

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Différence entre ElasticNet en scythit-learn Python et Glmnet en R

Quelqu'un a-t-il essayé de vérifier si l'ajustement d'un modèle Elastic Net avec ElasticNetin scikit-learn en Python et glmneten R sur le même ensemble de données produit des résultats arithmétiques identiques? J'ai expérimenté de nombreuses combinaisons de paramètres (car les deux fonctions diffèrent dans les valeurs par défaut qu'elles transmettent aux …

11 machine-learning scikit-learn glmnet elastic-net

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R - Régression Lasso - Lambda différente par régresseur

Je veux faire ce qui suit: 1) Régression OLS (pas de terme de pénalisation) pour obtenir les coefficients bêta ; représente les variables utilisées pour régresser. Je le fais enb∗jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) Régression au lasso avec un terme de pénalisation, les critères …

11 r regression glmnet lars

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glmnet: Comment comprendre le paramétrage multinomial?

Problème suivant: Je veux prédire une variable de réponse catégorielle avec une (ou plusieurs) variables catégorielles en utilisant glmnet (). Cependant, je ne peux pas comprendre la sortie que me donne glmnet. Ok, commençons par générer deux variables catégorielles liées: Générer des données p <- 2 #number variables mu <- …

11 categorical-data multinomial glmnet

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Comment fixer un coefficient et ajuster les autres à l'aide de la régression

Je voudrais fixer manuellement un certain coefficient, par exemple , puis ajuster les coefficients à tous les autres prédicteurs, tout en conservant dans le modèle.β 1 = 1,0β1= 1,0β1=1.0\beta_1=1.0β1= 1,0β1=1.0\beta_1=1.0 Comment puis-je y parvenir en utilisant R? J'aimerais particulièrement travailler avec LASSO ( glmnet) si possible. Sinon, comment puis-je limiter …

11 r multiple-regression lasso glmnet constrained-regression

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Les résultats de la régression de crête diffèrent en utilisant lm.ridge et glmnet

J'ai appliqué quelques données pour trouver la meilleure solution de variables du modèle de régression en utilisant la régression de crête dans R. J'ai utilisé lm.ridgeet glmnet(quand alpha=0), mais les résultats sont très différents, surtout quand lambda=0. Il suppose que les deux estimateurs de paramètres ont les mêmes valeurs. Alors, …

11 r regression ridge-regression glmnet

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