अधिक सटीक glm या glmnet कौन सा है?


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Glm और glmnet अलग-अलग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं।

जब मैं दोनों का उपयोग करता हूं, तो अनुमानित गुणांक के बीच गैर तुच्छ अंतर देखता हूं।

मुझे दिलचस्पी है जब एक दूसरे की तुलना में अधिक सटीक है, और व्यापार को हल करने / सटीकता के लिए समय है।

विशेष रूप से मैं उस मामले का जिक्र कर रहा हूं, जहां glmnet सेंट में एक लैम्ब्डा = 0 सेट करता है, यह उसी चीज का अनुमान लगा रहा है जो ग्लम पर है।


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आप प्रदर्शन और सटीकता के अंतर के बारे में पूछ रहे हैं, जब लैम्ब्डा = 0, जहां दोनों को सैद्धांतिक रूप से समान होना चाहिए। मुझे लगता है कि आपको इसे अपने प्रश्न में जोड़ना चाहिए।
मार्सी

जवाबों:


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Glmnet लोचदार शुद्ध प्रतिगमन के लिए है। यह अनुमानित गुणांक के आकार को दंडित करता है (एल 1 और एल 2 दंड के मिश्रण के माध्यम से)। यह मॉडल के माध्यम से डेटा में अधिक से अधिक विचरण करने की कोशिश करता है, जबकि मॉडल गुणांक को छोटा रखते हुए संभव है। मुझे ये स्लाइड्स इसे समझने में मददगार लगीं

Glm एक दंड शब्द का उपयोग नहीं करता है।

प्रभाव, जैसा कि मैं इसे समझता हूं, कि लोचदार नेट के साथ आप अनुमानक के विचरण में कमी के बदले में कुछ पूर्वाग्रह को स्वीकार कर सकते हैं। इसलिए जो सबसे अच्छा है उस पर निर्भर होना चाहिए कि आप पूर्वाग्रह और विचरण के संदर्भ में 'सर्वश्रेष्ठ' को कैसे परिभाषित करते हैं। (जैसे मुझे पता है कि glmnet के फायदे हैं जब आपके पास टिप्पणियों की तुलना में कई विशेषताएं हैं)


लिंक टूटा हुआ प्रतीत होता है
नादोगान

लिंक अब काम करता है
smci

वैसे तो आप ही बता रहे हैं कि ग्लमैनेट क्या करता है - लेकिन ओपी उस स्थिति का जिक्र कर रहा है जब आप ग्लैंनेट में लैम्बडा = 0 सेट करते हैं, उस स्थिति में परिणाम सिद्धांत में एक (नॉनप्लेनाइज्ड) glm के समान होना चाहिए (कुछ छोटे संख्यात्मक के लिए सहेजें) चक्रीय समन्वित वंश फिटिंग विधि के साथ जुड़े मतभेद जो ग्लमनेट में उपयोग किए जाते हैं)।
टॉम वेन्सलेर्स
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