Próbuję modelować niektóre dane przy użyciu glmnetpakietu w R. Załóżmy, że mam następujące dane 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) (Jest to uproszczenie; moje dane są znacznie bardziej skomplikowane.) Następnie użyłem...
Dla mojego obecnego reseach używam metody Lasso poprzez pakiet glmnet w R na zmiennej zależnej dwumianowej. W glmnet optymalna lambda jest określana poprzez walidację krzyżową, a uzyskane modele można porównać z różnymi miarami, np. Błędem błędnej klasyfikacji lub dewiacją. Moje pytanie: jak...
LASSO i adaptacyjne LASSO to dwie różne rzeczy, prawda? (Dla mnie kary wyglądają inaczej, ale sprawdzam tylko, czy coś przegapiłem). Kiedy ogólnie mówisz o elastycznej siatce, to czy w specjalnym etui LASSO czy adaptacyjnym LASSO? Który robi pakiet glmnet, pod warunkiem, że wybierzesz alpha =...
Używam „glmnet” do regresji lasso w GWAS. Niektóre warianty i pojedyncze osoby mają brakujące wartości i wydaje się, że glmnet nie może obsłużyć brakujących wartości. Czy jest na to jakieś rozwiązanie? czy jest jakiś inny pakiet, który może obsłużyć brakujące wartości w regresji lasso? Oto moje...
Zastosowałem trochę danych, aby znaleźć najlepsze rozwiązanie zmiennych modelu modelu regresji za pomocą regresji grzbietu w R. Użyłem lm.ridgei glmnet(kiedy alpha=0), ale wyniki są bardzo różne, szczególnie kiedy lambda=0. Załóżmy, że oba estymatory parametrów mają takie same wartości. Więc w czym...
Próbuję dokonać wyboru modelu na niektórych predyktorach kandydujących przy użyciu LASSO z ciągłym wynikiem. Celem jest wybór optymalnego modelu o najlepszej wydajności predykcji, co zwykle można wykonać przez K-krotnie walidację krzyżową po uzyskaniu ścieżki rozwiązania parametrów strojenia z...
Czy ktoś próbował sprawdzić, czy dopasowanie modelu elastycznej sieci ElasticNetw scikit-learn w Pythonie i glmnetR do tego samego zestawu danych daje identyczne wyniki arytmetyczne? Eksperymentowałem z wieloma kombinacjami parametrów (ponieważ dwie funkcje różnią się wartościami domyślnymi, które...
Chcę wykonać następujące czynności: 1) Regresja OLS (bez kary), aby uzyskać współczynniki beta ; oznacza zmienne użyte do regresji. Robię to przezb∗jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) Regresja Lasso z terminem karnym, kryteriami wyboru są Bayesowskie...
Następujący problem: chcę przewidzieć zmienną jakościową z jedną (lub więcej) zmiennymi jakościowymi za pomocą glmnet (). Nie mogę jednak zrozumieć, jaki wynik daje mi glmnet. Ok, najpierw wygenerujmy dwie powiązane zmienne jakościowe: Generuj dane p <- 2 #number variables mu <-...
Chciałbym ręcznie naprawić pewien współczynnik, powiedzmy , a następnie dopasować współczynniki do wszystkich innych predyktorów, zachowując w modelu.β 1 = 1,0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0 Jak mogę to osiągnąć za pomocą R? Szczególnie chciałbym pracować z LASSO ( glmnet), jeśli to...
Mam pytanie dotyczące zasadności korzystania z RMSE (Root Mean Squared Error) do porównywania różnych modeli logistycznych. Odpowiedź jest albo 0czy 1i przewidywania prawdopodobieństwa są między 0- 1? Czy sposób zastosowany poniżej jest również prawidłowy w przypadku odpowiedzi binarnych? # Using...
Funkcja R cv.glm (biblioteka: boot) oblicza szacowany błąd prognozy krotności K-krotności dla uogólnionych modeli liniowych i zwraca deltę. Czy warto używać tej funkcji do regresji lasso (biblioteka: glmnet), a jeśli tak, to w jaki sposób można ją przeprowadzić? Biblioteka glmnet używa weryfikacji...
R glm i glmnet używają różnych algorytmów. Kiedy używam obu, zauważam nietrywialne różnice między oszacowanymi współczynnikami. Interesuje mnie, kiedy jedna jest bardziej dokładna od drugiej, i czas na rozwiązanie / kompromis. W szczególności mam na myśli przypadek, w którym ustawia się lambda...
Jak mówi tytuł, próbuję powielić wyniki z glmnet linear przy użyciu optymalizatora LBFGS z biblioteki lbfgs. Ten optymalizator pozwala nam dodać termin regulatora L1 bez martwienia się o różnicę, o ile nasza funkcja celu (bez terminu regulatora L1) jest wypukła. Problem regresji liniowej siatki...
Zastanawiam się, jak właściwie podejść do szkolenia i testowania modelu LASSO przy użyciu glmnet w R? W szczególności zastanawiam się, jak to zrobić, jeśli brak zewnętrznego zestawu danych testowych wymaga użycia weryfikacji krzyżowej (lub innego podobnego podejścia) do przetestowania mojego...
Mam pytanie dotyczące sposobu modelowania tekstu w oparciu o dane zliczania, w szczególności jak mogę wykorzystać tę lassotechnikę do ograniczenia funkcji. Powiedzmy, że mam N artykułów online i liczbę odsłon dla każdego artykułu. Wyodrębniłem 1-gram i 2-gram dla każdego artykułu i chciałem...
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 9 miesięcy temu . Problem wspomniany w tym pytaniu został...
Mam model regresji logistycznej (dopasowanie za pomocą glmnet w R z elastyczną regulacją sieci) i chciałbym zmaksymalizować różnicę między wartościami dodatnimi a fałszywymi. W tym celu przyszła mi do głowy następująca procedura: Dopasuj standardowy model regresji logistycznej Używając progu...