Bắt hệ số glmnet tại 'tốt nhất' lambda

Question

Tôi đang sử dụng đoạn mã sau với glmnet:

> library(glmnet) 
> fit = glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) 
> plot(fit, xvar='lambda') 

Tuy nhiên, tôi muốn in ra các hệ số lúc tốt nhất Lambda, giống như nó được thực hiện ở sườn núi hồi quy. Tôi thấy cấu trúc phù hợp sau đây:

> str(fit) 
List of 12 
$ a0  : Named num [1:79] 20.1 21.6 23.2 24.7 26 ... 
    ..- attr(*, "names")= chr [1:79] "s0" "s1" "s2" "s3" ... 
$ beta  :Formal class 'dgCMatrix' [package "Matrix"] with 6 slots 
    .. ..@ i  : int [1:561] 0 4 0 4 0 4 0 4 0 4 ... 
    .. ..@ p  : int [1:80] 0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 ... 
    .. ..@ Dim  : int [1:2] 10 79 
    .. ..@ Dimnames:List of 2 
    .. .. ..$ : chr [1:10] "cyl" "disp" "hp" "drat" ... 
    .. .. ..$ : chr [1:79] "s0" "s1" "s2" "s3" ... 
    .. ..@ x  : num [1:561] -0.0119 -0.4578 -0.1448 -0.7006 -0.2659 ... 
    .. ..@ factors : list() 
$ df  : int [1:79] 0 2 2 2 2 2 2 2 2 3 ... 
$ dim  : int [1:2] 10 79 
$ lambda : num [1:79] 5.15 4.69 4.27 3.89 3.55 ... 
$ dev.ratio: num [1:79] 0 0.129 0.248 0.347 0.429 ... 
$ nulldev : num 1126 
$ npasses : int 1226 
$ jerr  : int 0 
$ offset : logi FALSE 
$ call  : language glmnet(x = as.matrix(mtcars[-1]), y = mtcars[, 1]) 
$ nobs  : int 32 
- attr(*, "class")= chr [1:2] "elnet" "glmnet" 

Nhưng tôi không thể có được Lambda tốt nhất và các hệ số tương ứng. Cảm ơn bạn đã giúp đỡ.

Answer 1

Hãy thử điều này:

fit = glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1], 
    lambda=cv.glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1])$lambda.1se) 
coef(fit) 

Hoặc bạn có thể chỉ định một định một giá trị lambda trong coef:

fit = glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1]) 
coef(fit, s = cv.glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1])$lambda.1se) 

Bạn cần phải chọn một lambda "tốt nhất", và lambda.1se là hợp lý, hoặc chính đáng, một để chọn. Nhưng bạn có thể sử dụng cv.glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1])$lambda.min hoặc bất kỳ giá trị nào khác của lambda mà bạn giải quyết khi là "tốt nhất" cho bạn.

Answer 2

boxcox(){MASS} cung cấp một âm mưu maximum-likelihood cho thấy mà giá trị của l cung cấp phù hợp nhất trong một mô hình tuyến tính

boxcox(lm.fit) cung cấp cốt truyện maximum-likelihood cho một loạt của l's trong mô hình tuyến tính

lm.fit chọn l với giá trị cao nhất ML

boxcox(lm.fit,lambda=seq(-0.1, 0.1, 0.01)) nếu, ví dụ, l cao nhất là khoảng 0,04, có được một đã thu nhỏ trong ô khoảng khu vực đó

Trong ví dụ, hàm cung cấp một âm mưu giữa l = - 0,1 và 0,1 gia tăng 0,01.