Questions marquées «glmnet»

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

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Réplication des résultats de la régression linéaire glmnet à l'aide d'un optimiseur générique
Comme l'indique le titre, j'essaie de reproduire les résultats de glmnet linear en utilisant l'optimiseur LBFGS de la bibliothèque lbfgs. Cet optimiseur nous permet d'ajouter un terme de régularisateur L1 sans avoir à se soucier de la différentiabilité, tant que notre fonction objectif (sans le terme de régularisateur L1) est …
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RMSE (Root Mean Squared Error) pour les modèles logistiques
J'ai une question concernant la validité de l'utilisation de RMSE (Root Mean Squared Error) pour comparer différents modèles logistiques. La réponse est soit 0ou 1et les prédictions sont des probabilités entre 0- 1? La manière appliquée ci-dessous est-elle également valable avec les réponses binaires? # Using glmnet require(glmnet) load(url("https://github.com/cran/glmnet/raw/master /data/BinomialExample.RData")) …
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Quel est glm ou glmnet plus précis?
R glm et glmnet utilisent des algorithmes différents. Je remarque des différences non triviales entre les coefficients estimés lorsque j'utilise les deux. Je m'intéresse au moment où l'un est plus précis qu'un autre, et au moment de résoudre le compromis / l'exactitude. Plus précisément, je fais référence au cas où …
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Validation croisée de la régression du lasso en R
La fonction R cv.glm (bibliothèque: boot) calcule l'erreur de prédiction de validation croisée K-fold estimée pour les modèles linéaires généralisés et renvoie delta. Est-il judicieux d'utiliser cette fonction pour une régression au lasso (bibliothèque: glmnet) et si oui, comment peut-elle être réalisée? La bibliothèque glmnet utilise une validation croisée pour …
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Erreur lors de l'exécution de glmnet en multinomial [fermé]
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Vous souhaitez améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 9 mois . Le problème mentionné dans cette question est résolu dans la …
9 r  multinomial  glmnet 
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Comment interpréter le Lasso en réduisant tous les coefficients à 0?
J'ai un ensemble de données avec 338 prédicteurs et 570 instances (impossible de télécharger malheureusement) sur lequel j'utilise le Lasso pour effectuer la sélection des fonctionnalités. En particulier, j'utilise la cv.glmnetfonction glmnetcomme suit, où se mydata_matrixtrouve une matrice binaire 570 x 339 et la sortie est également binaire: library(glmnet) x_dat …
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Quelle déviance glmnet utilise-t-il pour comparer les valeurs de
Un critère de sélection de la valeur optimale de avec un filet élastique ou une régression pénalisée similaire consiste à examiner un tracé de la déviance par rapport à la plage de et à sélectionner lorsque la déviance est minimisée (ou dans une erreur standard de la le minimum).λλ\lambdaλλ\lambdaλλ\lambdaλλ\lambda Cependant, …
8 r  glmnet 
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Regrouper les variables catégorielles dans glmnet
Considérez l'ajustement suivant: fit3a=glmnet(x,g4,family="multinomial",type.multinomial="grouped") Comment indiquer quelles colonnes xsont catégoriques / multinomiales? Existe-t-il une option pour spécifier l'index des variables groupées? La documentation décrit l'option type.multinomialcomme suit: S'il est "groupé", alors une pénalité de lasso groupé est utilisée sur les coefficients multinomiaux pour une variable. Cela garantit qu'ils sont tous …
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