Caret train funziona per glmnet con convalida incrociata sia per alpha che lambda?

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Il caretpacchetto R esegue la convalida incrociata su entrambi alphae lambdaper il glmnetmodello? In esecuzione questo codice,

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 = Control)

Il registro di allenamento è simile al seguente.

Fold10.Rep3: alpha=1.0, lambda=NA

Cosa lambda=NAsignifica?

— mrquestion
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3

Come posso passare family = "binomial" e type.measure = "auc" al modello glmnet usando train?

— diugalde,

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train si sintonizza su entrambi.

Fondamentalmente, è necessario solo alphadurante l'allenamento e è possibile ottenere previsioni su diversi valori di lambdautilizzo predict.glmnet. Forse un valore lambda = "all"o qualcos'altro sarebbe più informativo.

Max

— topepo
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1

Come posso specificare una sequenza di valori alfa? Senza dare una sequenza lambda?

— diugalde,

Qualcosa del tipo: alpha.seq = seq (0,1, .01) Non è necessario utilizzare il metodo esatto sopra. Vedi la documentazione del cursore

— Redeyes10

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Vecchia domanda, ma di recente ho dovuto affrontare questo problema e ho trovato questa domanda come riferimento.

Ecco un approccio alternativo:

$\lambda$ $\alpha$ $\lambda$ $\alpha$

$\alpha$ $\lambda$ $\lambda$ $\lambda$ $\lambda > 0$ $\lambda$

— Redeyes10
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Questa è la risposta migliore più recentemente

— javadba,