glmnet पर टैग किए गए जवाब

मैं 30 स्वतंत्र चर के एक सेट के बाहर एक सतत निर्भर चर के लिए भविष्यवाणियों को खोजना चाहता हूं। मैं Lasso प्रतिगमन का उपयोग कर रहा हूँ जैसा कि R में glmnet पैकेज में लागू किया गया है। यहाँ कुछ डमी कोड है: # generate a dummy dataset with …

40 r  multiple-regression  lasso  glmnet  communication 

क्षमा करें यदि यह प्रश्न थोड़ा बुनियादी आता है। मैं आर में कई रैखिक प्रतिगमन मॉडल के लिए LASSO चर चयन का उपयोग करना चाह रहा हूं। मेरे पास 15 भविष्यवक्ता हैं, जिनमें से एक श्रेणीबद्ध है (क्या इससे कोई समस्या हो सकती है?)। अपना और सेट करने के बाद …

39 feature-selection  lasso  glmnet  lars 

मैं लगभग 60 भविष्यवक्ता चर और 30 टिप्पणियों के साथ एक बहुभिन्नरूपी रैखिक प्रतिगमन मॉडल को फिट करने की कोशिश कर रहा हूं, इसलिए मैं नियमित प्रतिगमन के लिए glmnet पैकेज का उपयोग कर रहा हूं क्योंकि p> n। मैं दस्तावेज़ीकरण और अन्य प्रश्नों से गुजर रहा हूं, लेकिन मैं …

36 r  regression  regularization  glmnet 

मैं उन प्रासंगिक विशेषताओं का चयन करने के लिए GLM और इलास्टिक नेट का उपयोग करना चाहूंगा + एक रेखीय प्रतिगमन मॉडल का निर्माण (यानी, भविष्यवाणी और समझ दोनों, इसलिए अपेक्षाकृत कुछ मापदंडों के साथ छोड़ दिया जाना बेहतर होगा)। आउटपुट निरंतर है। यह प्रति मामलों में जीन है । …

29 r  regularization  glmnet  elastic-net  underdetermined 

मैं रिज रिग्रेशन अनुमानों की गणना करने के लिए glmnet का उपयोग कर रहा हूं। मुझे कुछ परिणाम मिले, जिससे मुझे उस ग्लमैनेट में संदेह हुआ, जो मैं सोचता हूं कि वह वास्तव में कर रहा है। यह जाँचने के लिए मैंने एक साधारण R स्क्रिप्ट लिखी है जहाँ मैं …

28 r  ridge-regression  glmnet 

मूल इलास्टिक नेट पेपर Zou & Hastie (2005) रेगुलराइजेशन और वैरिएबल सिलेक्शन के जरिए इलास्टिक नेट पेश किया लीनियर रिग्रेशन के लिए इलास्टिक नेट लॉस फंक्शन (यहां मेरा मानना ​​है कि सभी वेरिएबल्स को केंद्रित और स्केल किया गया है): लेकिन इसे "भोला लोचदार जाल" कहा जाता है। उन्होंने तर्क …

27 regression  regularization  glmnet  elastic-net  shrinkage 

LASSO प्रतिगमन शून्य की ओर गुणांक सिकुड़ता है, इस प्रकार प्रभावी रूप से मॉडल चयन प्रदान करता है। मेरा मानना ​​है कि मेरे डेटा में नाममात्र और निरंतर कोवरिएट्स के बीच सार्थक बातचीत हैं। हालांकि, जरूरी नहीं कि वे सच्चे मॉडल के 'मुख्य प्रभाव' सार्थक (गैर-शून्य) हों। निश्चित रूप से …

25 machine-learning  lasso  glmnet  shrinkage  penalized 

मैं समझता हूं कि लाम्बा एक लोचदार-शुद्ध प्रतिगमन में क्या भूमिका निभाता है। और मैं समझ सकता हूं कि क्यों एक lambda.min का चयन करेगा, लंबित मान जो क्रॉस वैध मान्यता को कम करता है। मेरा सवाल यह है कि सांख्यिकी साहित्य में लैम्बडा का उपयोग करने की सिफारिश कहां …

24 regression  cross-validation  regularization  glmnet  elastic-net 

मैं का उपयोग कर एक स्वास्थ्य देखभाल डेटासेट पर एक लोचदार शुद्ध रसद प्रतिगमन प्रदर्शन कर रहा हूँ glmnetका एक ग्रिड से अधिक लैम्ब्डा मूल्यों का चयन करके आर में पैकेज 1. 0 से मेरे संक्षिप्त कोड के नीचे है:αα\alpha alphalist <- seq(0,1,by=0.1) elasticnet <- lapply(alphalist, function(a){ cv.glmnet(x, y, alpha=a, …

22 machine-learning  cross-validation  glmnet  elastic-net 

क्या आर caretपैकेज मॉडल के लिए alphaऔर दोनों पर क्रॉस-मान्य है ? इस कोड को चलाना,lambdaglmnet eGrid <- expand.grid(.alpha = (1:10) * 0.1, .lambda = (1:10) * 0.1) Control <- trainControl(method = "repeatedcv",repeats = 3,verboseIter =TRUE) netFit <- train(x =train_features, y = y_train, method = "glmnet", tuneGrid = eGrid, trControl …

20 r  machine-learning  cross-validation  caret  glmnet 

निम्नलिखित डिफ़ॉल्ट अल्फा (1, इसलिए lasso) के साथ Glmnet की साजिश है, जिसमें mtcarsडेटा सेट का उपयोग mpgDV और अन्य के साथ भविष्यवक्ता चर के रूप में किया गया है। glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) विशेष रूप से am, cylऔर wt(लाल, काली और हल्की नीली रेखाओं) के संबंध में हम इस कथानक से …

19 regression  feature-selection  lasso  glmnet 

मैं एक विशेष डेटा सेट पर इनविटेशन बनाने के लिए कैरट का उपयोग करने में रुचि रखता हूं। क्या निम्नलिखित करना संभव है: एक glmnet मॉडल के गुणांक का उत्पादन करता हूं जिसे मैंने कैरेट में प्रशिक्षित किया था। मैं अंतर्निहित सुविधा के चयन के कारण glmnet का उपयोग करना …

19 caret  glmnet 

मैं लस्सो का उपयोग सुविधाओं के चयन के लिए एक विधि के रूप में देख रहा हूं और द्विआधारी लक्ष्य के साथ एक भविष्य कहनेवाला मॉडल फिटिंग के लिए कर रहा हूं। नीचे कुछ कोड है जो मैं नियमित लॉजिस्टिक प्रतिगमन के साथ विधि को आज़माने के लिए खेल रहा …

18 logistic  importance  glmnet 

मैं cv.glmnetभविष्यवक्ताओं को खोजने के लिए उपयोग कर रहा हूं । मेरे द्वारा उपयोग किया जाने वाला सेटअप इस प्रकार है: lassoResults<-cv.glmnet(x=countDiffs,y=responseDiffs,alpha=1,nfolds=cvfold) bestlambda<-lassoResults$lambda.min results<-predict(lassoResults,s=bestlambda,type="coefficients") choicePred<-rownames(results)[which(results !=0)] यह सुनिश्चित करने के परिणाम प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य मैं कर रहे हैं set.seed(1)। परिणाम अत्यधिक परिवर्तनशील हैं। मैं यह देखने के लिए कि …

18 r  cross-validation  feature-selection  glmnet 

सबसे पहले, एक सवाल है कि पहले से ही विस्तार से चर्चा की गई पोस्ट करने के लिए क्षमा याचना यहाँ , यहाँ , यहाँ , यहाँ , यहाँ, और एक पुराने विषय को फिर से गरम करने के लिए। मुझे पता है @DikranMarsupial ने इस विषय पर पोस्ट और …

17 machine-learning  cross-validation  model-selection  glmnet  hyperparameter