«glmnet» 태그된 질문

나는 glmnet패키지를 처음 접했고 결과를 해석하는 방법을 여전히 확신하지 못한다. 누구든지 다음 추적 플롯을 읽도록 도와 줄 수 있습니까? 다음을 실행하여 그래프를 얻었습니다. 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$date[2]), ][ ,-1]), ncol=num.factors) model <- cv.glmnet(data, return, standardize=TRUE) op <- par(mfrow=c(1, 2)) plot(model$glmnet.fit, "norm", label=TRUE) plot(model$glmnet.fit, "lambda", label=TRUE) par(op)

15 r  data-visualization  interpretation  lasso  glmnet 

R의 패키지를 sklearn사용하여 로지스틱 회귀 라이브러리 의 결과를 복제하려고합니다 glmnet. 로부터 sklearn로지스틱 회귀 문서 , L2 페널티 아래의 비용 함수를 최소화하기 위해 노력하고있다 minw,c12wTw+C∑i=1Nlog(exp(−yi(XTi승 + C))+1)minw,c12wTw+C∑나는=1엔로그⁡(특급⁡(−와이나는(엑스나는티승+씨))+1)\min_{w,c} \frac12 w^Tw + C\sum_{i=1}^N \log(\exp(-y_i(X_i^Tw+c)) + 1) 로부터 네트 의 glmnet그 구현이 약간 다른 비용 함수를 최소화하는 분β, β0− [ 1엔∑나는 = 1엔와이나는( β0+ …

15 r  logistic  python  scikit-learn  glmnet 

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 삼년 전에 . 나는 기능 LASSO 방법을 사용하여 R에 로지스틱 회귀 분석을 짓고 있어요 cv.glmnet을 선택 lambda하고 glmnet최종 모델. 자동 모델 선택과 관련된 모든 단점을 이미 알고 …

15 r  logistic  categorical-data  lasso  glmnet 

glmnetwithin caret을 사용하여 최적의 람다를 검색 cv.glmnet하고 동일한 작업을 수행하는 것을 비교하는 데 많은 혼란이있는 것 같습니다 . 다음과 같은 많은 질문이 제기되었습니다. 분류 모델 train.glmnet 대 cv.glmnet? 캐럿과 함께 glmnet을 사용하는 올바른 방법은 무엇입니까? `caret`를 사용한 교차 유효성 검사`glmnet` 그러나 질문의 ​​재현 가능성으로 인한 답변이 없습니다. 첫 번째 질문에 …

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 

glmnetR 의 패키지를 사용하여 일부 데이터를 모델링하려고 합니다. 다음 데이터가 있다고 가정 해 봅시다. 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) (이것은 단순화입니다. 데이터가 훨씬 더 복잡합니다.) 그런 다음 다음 코드를 사용하여 glmnet 모델을 …

13 r  glmnet 

통계 학습 요소의 표 18.1은 14 개의 클래스 데이터 세트에서 여러 분류기의 성능을 요약합니다. 이러한 다중 클래스 분류 문제에 대해 새로운 알고리즘을 올가미 및 탄성 그물과 비교하고 있습니다. 사용 glmnet버전 1.5.3 (R 2.13.0) I 포인트 제합니다 (재현 할 아니다 에 사용 된 유전자의 수 (269) 및 테스트 오차 것으로보고 테이블에 …

13 classification  lasso  glmnet 

LASSO와 적응 형 LASSO는 서로 다른 두 가지입니다. (벌칙은 다르게 보이지만, 내가 놓친 것이 있는지 확인하고 있습니다.) 일반적으로 탄력적 그물에 대해 말할 때 특별한 경우 LASSO 또는 적응 형 LASSO입니까? alpha = 1을 선택하면 glmnet 패키지는 어떤 기능을 수행합니까? 적응 형 LASSO는 더 온화한 조건에서 작동합니다. 둘 다 오라클 데이터가 …

12 lasso  glmnet  elastic-net  oracle 

GWAS에서 올가미 회귀에 "glmnet"을 사용하고 있습니다. 일부 변형 및 개체에는 결 측값이 있으며 glmnet이 결 측값을 처리 할 수없는 것 같습니다. 이에 대한 해결책이 있습니까? 또는 올가미 회귀에서 누락 된 값을 처리 할 수있는 다른 패키지가 있습니까? 여기 내 스크립트가 있습니다. > library(glmnet) > geno6<-read.table("c6sigCnt.geno") > geno6[1:10,1:10] #genotype file (0,1,2 …

12 missing-data  lasso  glmnet 

현재 reseach의 경우 이항 종속 변수에 대해 R의 glmnet 패키지를 통해 Lasso 방법을 사용하고 있습니다. glmnet에서 최적의 람다는 교차 검증을 통해 발견되며 결과 모델은 다양한 분류법 (예 : 오 분류 오류 또는 편차)과 비교할 수 있습니다. 내 질문 : 이탈은 glmnet에서 정확히 어떻게 정의됩니까? 어떻게 계산 되나요? (Friedman 등의 해당 …

12 cross-validation  lasso  glmnet  deviance  lars 

지속적인 결과와 함께 LASSO를 사용하는 일부 후보 예측 변수에서 모델 선택을 시도하고 있습니다. 목표는 LASSO로부터 튜닝 파라미터의 솔루션 경로를 얻은 후에 K- 폴드 교차 검증에 의해 수행 될 수있는 최고의 예측 성능을 갖는 최적 모델을 선택하는 것이다. 여기서 문제는 데이터가 군집 샘플링 및 계층화가있는 복잡한 다단계 조사 설계 (NHANES)에서 나온다는 …

11 cross-validation  survey  lasso  glmnet 

ElasticNetPython과 glmnetR의 동일한 데이터 세트 에서 scikit-learn을 사용하여 Elastic Net 모델을 피팅 하면 동일한 산술 결과가 생성 되는지 여부를 확인하려고 한 사람이 있습니까? 나는 두 가지 함수가 인수에 전달하는 기본값이 다르기 때문에 많은 매개 변수 조합을 실험하고 데이터를 스케일링했지만 두 언어간에 동일한 모델을 생성하는 것으로 보이지는 않습니다. 아무도 같은 문제에 …

11 machine-learning  scikit-learn  glmnet  elastic-net 

나는 다음을하고 싶다 : 1) 베타 계수를 얻기위한 OLS 회귀 (벌칙 없음) b∗jbj∗b_{j}^{*} ; jjj 는 회귀에 사용되는 변수를 나타냅니다. 나는 이것을한다 lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) 벌칙 용어를 사용한 올가미 회귀 선택 기준은 다음과 같이 주어진 베이지안 정보 기준 (BIC)이어야합니다. λj=log(T)T|b∗j|λj=log⁡(T)T|bj∗|\lambda _{j} = \frac{\log …

11 r  regression  glmnet  lars 

다음 문제 : glmnet ()을 사용하여 하나 이상의 범주 형 변수로 범주 형 응답 변수를 예측하고 싶습니다. 그러나 glmnet이 제공하는 출력을 이해할 수 없습니다. 먼저 두 가지 관련 범주 형 변수를 생성 해 보겠습니다. 데이터 생성 p <- 2 #number variables mu <- rep(0,p) sigma <- matrix(rep(0,p^2), ncol=p) sigma[1,2] <- …

11 categorical-data  multinomial  glmnet 

과 같은 특정 계수를 수동으로 수정 한 다음 모델에 을 유지하면서 계수를 다른 모든 예측 변수에 .β 1 = 1.0β1= 1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1= 1.0β1=1.0\beta_1=1.0 R을 사용하여 어떻게 이것을 할 수 있습니까? glmnet가능하면 LASSO ( ) 와 협력하고 싶습니다 . 또는 어떻게이 계수를 특정 범위 (예 : 제한 할 수 있습니까?0.5 ≤ β1≤ …

11 r  multiple-regression  lasso  glmnet  constrained-regression 

나는 최고의 변수 사용했다 R. I에서 능선 회귀를 사용하여 회귀 모델의 솔루션을 찾기 위해 일부 데이터를 적용 lm.ridge하고 glmnet(언제 alpha=0),하지만 결과는 특히 매우 다르다 lambda=0. 두 모수 추정값이 동일한 값을 가지고 있다고 가정합니다. 그래서, 여기서 무엇이 문제입니까? 친애하는

11 r  regression  ridge-regression  glmnet