R cv.glmnet 错误与手动计算不符

Question

模型报告的测量值与我计算的手动误差不符。我正在使用 R 包

cv.glmnet

中的

glmnet

函数。我相信当我将函数变量

keep

设置为

True

时，交叉验证拟合将保留在

fit.preval

中。但是，我使用

fit.preval

手动计算均方误差和最小 cv 误差的指数与模型摘要所说的不匹配。我的手工计算总是少很多。

library(glmnet)

x <- data.frame(runif(100),runif(100),runif(100),runif(100),runif(100))
y <- data.frame(runif(100),runif(100),runif(100))

cvfit <- cv.glmnet(x = as.matrix(x), y = as.matrix(y), keep = T, family = "mgaussian")
mean(unlist((cvfit$fit.preval[,,cvfit$index["min",]] - y)^2))
## [1] 0.08803571
cvfit
## Call:  cv.glmnet(x = as.matrix(x), y = as.matrix(y), keep = T, family = "mgaussian") 

## Measure: Mean-Squared Error 

##      Lambda Index Measure      SE Nonzero
## min 0.06003     1  0.2641 0.01158       1
## 1se 0.06003     1  0.2641 0.01158       1

我手动计算的均方误差与模型测量值不匹配。

Answer 1

对于“mgaussian”响应，cv 计算误差的均方 Frobenius 范数。 所以 errormin = (cvfit$fit.preval[,,cvfit$index["min",]] - y)^2 平均值（行总和（误差最小值））

将匹配报告的错误