आर में स्किटिट-लर्न पायथन और ग्लमेनेट में इलास्टिकनेट के बीच अंतर

Question

क्या किसी ने यह सत्यापित करने की कोशिश की है कि ElasticNetपायथन glmnetमें आर -ए- नेट के साथ एक लोचदार नेट मॉडल फिट करना और उसी डेटा सेट पर आर में समान अंकगणितीय परिणाम उत्पन्न करता है? मैं मापदंडों के कई संयोजनों के साथ प्रयोग कर रहा हूं (चूंकि दोनों फ़ंक्शन डिफ़ॉल्ट मानों में भिन्न होते हैं) और डेटा स्केलिंग भी करते हैं, लेकिन दोनों भाषाओं के बीच एक ही मॉडल का उत्पादन करने के लिए कुछ भी नहीं लगता है। क्या किसी को भी इसी मुद्दे का सामना करना पड़ा है?

Comments

github.com/bbalasub1/glmnet_python

— marbel

Answer 1

अंत में मुझे निम्नलिखित कोड के साथ समान मान मिले:

अजगर

# normalize function that gives the same with R
def mystandardize(D):
   S = np.std(D, axis=0, ddof=1)
   M = np.mean(D, axis = 0)
   D_norm = (D-M)/S
return [D_norm, M, S]

Y_norm_train = pd.DataFrame(mystandardize(Y_train)[0])
glmnet_regr = linear_model.ElasticNet(alpha=1, l1_ratio = 0.01,
                                  fit_intercept = True, normalize =    False, tol=0.0000001, max_iter = 100000)
glmnet_regr.fit(X_train, Y_norm_train)

आर

y_norm_train <- scale(y[train_idx])
glmnet_obj_norm <- glmnet(x_train, y_norm_train, alpha=0.01, lambda = 1,  
                   thresh = 1e-07, standardize = FALSE, intercept=TRUE, standardize.response = FALSE)
print_coef(glmnet_obj_norm)

Comments

आर पैकेज में उपयोग किए जाने वाले फोरट्रान कोड के लिए अपेक्षाकृत नया अजगर आवरण है glmnet। यह भी आपको आर के समान परिणाम प्राप्त करना चाहिए । github.com/civisanalytics/python-glmnet

— जोर्डि