glmnet 相关问题

glmnet是Lasso的R包和弹性网正则化广义线性模型。

R 指标 auc() 错误消息

我正在尝试计算 auc,但遇到了一个奇怪的问题。当我运行这个脚本时: rm(列表= ls(所有= T)) GC() 图书馆(指标) 图书馆(glmnet) 行<- 92681 set.seed(456) df1 <- data.frame(a...

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在 Caret 中使用带有度量的 glmnet 回归作为 ROC 的错误

我正在使用 Caret 的 trainControl 和训练函数训练 glmnet 正则化逻辑回归模型,如下使用 metric= "ROC" 并得到以下错误: > ctrl_s10_2class <-

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为什么原始正则化回归(ordinalNet)的系数符号错误?

我有具有有序因子响应(“低”、“中”、“高”)和大量预测变量的数据。我正在追求一个序数正则化回归模型......

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R 中的 cv.glmnet 是否为二进制数据返回双 MSE?

我注意到当结果是二进制时,cv.glmnet 中“$cvm”或“plot()”返回的 MSE 和 MAE 标准的最小值是实际值的两倍。这相当

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在R中使用cv.glmnet对象创建模型矩阵来预测新数据。

我有一个cv.glmnet用来预测新数据。我有一个问题,当创建新数据的模型矩阵,使用cv.glmnet对象预测。我需要对测试数据进行块状引导,并预测...

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bwSelect在elnet中失败,因为 "y是常数"。

在R中运行下面的脚本,在情绪数据集上运行带宽选择: library(mgm) bwSeq:

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在使用cv.glmnet()时出现glment错误。

当我用这段代码(glment Rpackage)分析我的数据时,遇到了这个错误:lasso_fit------。

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cv.glmnet()预测与使用 "class "和 "response "相反。

我想从lasso逻辑回归结果中绘制roc曲线,所以我用predict()使用type="response "来得到一个概率,但是,当我先把type="class "时,结果却与之相反。

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glmnet。用套索或山脊拟合一个GLMM,并添加二项式cloglog连接。

如何在glmnet中指定拉索岭弹性网回归的链接函数?我找到了下面的帖子,但是不知道当我需要指定cloglog链接时,这对我有什么帮助。如何在...

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R中的Lasso:cv.glmnet()运行极慢。

我在 R 中有一个 7187x4877 的数据框,我已经成功将其转换为矩阵,并尝试运行 cv.glmnet()。它已经运行了20多分钟。矩阵的大小是268 mb。这是...

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无法使用 tidymodels 软件包用分类预测因子训练 Poisson glmnet。

我的目标是使用tidymodels包来拟合一个泊松glmnet。为此,我使用recipes包来预处理数据,使用parsnip来拟合模型,使用工作流将模型与...

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如何按第二列对R双列进行排序,同时又能保留parings?

我有一个double,其中第一列是课程名称,第二列是lambda值(这些是惩罚性回归模型的系数)。我的double有几千行,有 ...

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循环cv.glmnet并得到 "最佳 "系数。

正如在cv.glmnet的帮助中提到的,"cv.glmnet的结果是随机的,因为折线是随机选择的。用户可以通过多次运行cv.glmnet来减少这种随机性,并取平均值。

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让cv.glmnet在lambda.min和lambda.1se之间选择一些东西。

我正在训练一个Elastic Net模型,发现lambda.1se比lambda.min高得多,往往是选择零特征时测试的最大lambda。我猜测这是因为我的 ...

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在Python中的ElasticNetCV在R中的vc cvglmnet。

有人尝试过在Python中实现ElasticNetCV,在R中实现cvglmnet,从而获得同样的结果吗?我已经找到了如何在Python中的ElasticNet和R中的glmnet上制作,但无法用 ...

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从cva.glmnet对象中提取最佳参数

我确信运行cva.glmnet后,有一种优雅的方法可以提取最佳的alpha和lambda,但是我无法找到它。这是我同时使用的代码。谢谢图书馆(数据。...

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用于逻辑回归的交叉验证和套索正则化错误

我想用套索正则化创建一个5倍CV Logistic回归模型,但是我得到了这样的错误消息:缺少所有RMSE指标值:。我从物流开始...

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具有非负连续因变量(因变量)的LASSO型回归

我主要使用(g)中的“ glmnet”包来执行正则化线性回归。但是,我想知道它是否可以使用非负(整数)连续(从属)执行LASSO型回归...

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为什么有时R函数“ lm”拟合的系数与lambda = 0的“ glmnet”拟合的系数相差很大?

我遇到了一个奇怪的情况,其中lam和lamda = 0的lm和glmnet在同一数据上产生了不同的结果。这两个函数的调用类似于:#线性回归拟合

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带有模型矩阵输入的惩罚因子

我正在尝试使用glmnet拟合模型。对于数据输入,我正在使用模型公式将数据转换为sparse.model.matrix格式。我试图取消正则化我希望...的变量之一...

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