## alasso1_cv$cvm[1] 是截距模型的交叉验证测试集均方误差。 1 - cvm[lambda == lambda.min] / cvm[1] ## [1] 0.8854662 交叉验证测试集Rsquare lapply(unique( foldid), function(id) { ## 拟合排除测试集 (foldid == id) glmnet(x = x_cont[alasso1_cv$foldid != id,], y = y_con...
(cv_data, aes(x = log_lambda, y = cvm)) + geom_point() + geom_errorbar(aes(ymin = cvlo, ymax = cvup), width = 0.2) + geom_vline(xintercept = log(lambda_min), linetype = "dashed", color = "red") + geom_vline(xintercept = log(lambda_1se), linetype = ...
## 交叉验证测试集R^2## alasso1_cv$cvm[1] 是截距模型的交叉验证测试集均方误差。1- cvm[lambda==lambda.min] / cvm[1] ## [1] 0.8854662 交叉验证测试集Rsquare lapply(unique( foldid),function(id) {## 拟合排除测试集 (foldid == id)glmnet(x = x_cont[alasso1_cv$foldid!=id,], y ...
## alasso1_cv$cvm[1] 是截距模型的交叉验证测试集均方误差。 1 - cvm[lambda == lambda.min] / cvm[1] ## [1] 0.8854662 交叉验证测试集Rsquare lapply(unique( foldid), function(id) { ## 拟合排除测试集 (foldid == id) glmnet(x = x_cont[alasso1_cv$foldid != id,], y = y_con...
可以使用lassoknots评估替代的(和替代的)。我们使用lassoknots运行,选项请求显示非零系数的数量(nonzero),以及CV函数(cvmpe)和样本外R2(osr2)的估计。 lassoknots, display(nonzero cvmpe osr2) lassoknots, display(nonzero cvmpe osr2) --- | No. of CV mean Out-of- | nonzero pred. sample alpha ...
cvmfit$lambda.1se ## [1] 0.1317 逻辑回归 当因变量是分类的时,逻辑回归是另一个广泛使用的模型。如果有两个可能的结果,则使用二项式分布,否则使用多项式。 二项式模型 对于二项式模型,假设因变量的取值为G = {1,2} 。表示yi = I(gi = 1)。我们建模 ...
Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net(弹性网络)惩罚值计算的。 该算法非常快,并且可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它适合线性,逻辑和多项式,泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。
1 - cvm[lambda == lambda.min] / cvm[1] 1. 2. 3. AI检测代码解析 ## [1] 0.8854662 1. 交叉验证测试集Rsquare AI检测代码解析 lapply(unique( foldid), function(id) { ## 拟合排除测试集 (foldid == id) glmnet(x = x_cont[alasso1_cv$foldid != id,], y = y_cont[alasso1_cv...
为了检查选择的模型是否合适,我们需要对它进行验证。可以通过cv.glmnet对象的cvm和cvup属性查看交叉验证误差及其上下界,这对于评估模型的泛化能力非常重要。此外,可以使用残差分析来检查可能的数据问题及模型假设。 六、进阶分析与调优 针对不同的数据和问题,可能需要对glmnet的使用进行调整。例如,通过调整alpha参数来实现...
Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net(弹性网络)惩罚值计算的。该算法非常快,并且可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它适合线性,逻辑和多项式,泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以拟合多元线性回归。