Statistiche e Big Data glmnet

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Interpretazione dei grafici a traccia delle variabili LASSO

Sono nuovo nel glmnetpacchetto e non sono ancora sicuro di come interpretare i risultati. Qualcuno potrebbe aiutarmi a leggere il seguente diagramma di traccia? Il grafico è stato ottenuto eseguendo quanto segue: library(glmnet) return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ]) data <- matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date==beta.df$date[2]), ][ ,-1]), ncol=num.factors) model <- cv.glmnet(data, return, standardize=TRUE) op <- …

15 r data-visualization interpretation lasso glmnet

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Regressione logistica: Scikit Learn vs glmnet

Sto cercando di duplicare i risultati dalla sklearnlibreria di regressione logistica usando il glmnetpacchetto in R. Dalla documentazione sullasklearn regressione logistica , sta cercando di minimizzare la funzione di costo sotto penalità l2 minw,c12wTw+C∑i=1Nlog(exp(−yi(XTiw+c))+1)minw,c12wTw+C∑i=1Nlog⁡(exp⁡(−yi(XiTw+c))+1)\min_{w,c} \frac12 w^Tw + C\sum_{i=1}^N \log(\exp(-y_i(X_i^Tw+c)) + 1) Dalle vignette di glmnet, la sua implementazione riduce al …

15 r logistic python scikit-learn glmnet

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La regressione logistica di glmnet può gestire direttamente le variabili fattoriali (categoriche) senza la necessità di variabili fittizie? [chiuso]

Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 3 anni fa . Sto costruendo una regressione logistica in R usando il metodo LASSO con le funzioni cv.glmnetper selezionare il …

15 r logistic categorical-data lasso glmnet

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Caret glmnet vs cv.glmnet

Sembra esserci molta confusione nel confronto tra l'uso di glmnetinside caretper cercare un lambda ottimale e l'utilizzo cv.glmnetper fare lo stesso compito. Sono state poste molte domande, ad esempio: Modello di classificazione train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual è il modo corretto di usare glmnet con il cursore? Convalida incrociata di `glmnet` …

14 r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality

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Previsioni usando glmnet in R

Sto cercando di modellare alcuni dati usando il glmnetpacchetto in R. Supponiamo di avere i seguenti dati training_x <- data.frame(variable1 = c(1, 2, 3, 2, 3), variable2 = c(1, 2, 3, 4, 5)) y <- c(1, 2, 3, 4, 5) (Questa è una semplificazione; i miei dati sono molto più …

13 r glmnet

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Riproduzione della tabella 18.1 da "Elementi di apprendimento statistico"

Tabella 18.1 nella Elementi di apprendimento statistico riassume le prestazioni di numerosi classificatori su un set di dati di 14 classi. Sto confrontando un nuovo algoritmo con il lazo e la rete elastica per tali problemi di classificazione multiclasse. Utilizzando la glmnetversione 1.5.3 (R 2.13.0) non sono in grado di …

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Lazo vs. Lazo adattivo

LASSO e LASSO adattivo sono due cose diverse, giusto? (Per me le penalità sembrano diverse, ma sto solo controllando se mi manca qualcosa.) Quando parli generalmente di rete elastica, è il caso speciale LASSO o LASSO adattivo? Quale fa il pacchetto glmnet, a condizione che tu scelga alpha = 1? …

12 lasso glmnet elastic-net oracle

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Come gestire i valori NA nel metodo di restringimento (Lazo) usando glmnet

Sto usando "glmnet" per la regressione del lazo in GWAS. Alcune varianti e individui hanno valori mancanti e sembra che glmnet non sia in grado di gestire valori mancanti. C'è qualche soluzione per questo? o esiste un altro pacchetto in grado di gestire i valori mancanti nella regressione del lazo? …

12 missing-data lasso glmnet

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Definizione esatta della misura di Devianza nel pacchetto glmnet, con crossvalidation?

Per la mia ricerca attuale sto usando il metodo Lazo tramite il pacchetto glmnet in R su una variabile binomiale dipendente. In glmnet la lambda ottimale si trova attraverso la validazione incrociata e i modelli risultanti possono essere confrontati con varie misure, ad esempio errori di classificazione errata o devianza. …

12 cross-validation lasso glmnet deviance lars

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Convalida incrociata dopo LASSO in dati di sondaggi complessi

Sto cercando di fare la selezione del modello su alcuni predittori candidati usando LASSO con un risultato continuo. L'obiettivo è selezionare il modello ottimale con le migliori prestazioni di predizione, che di solito può essere eseguito mediante convalida incrociata K-fold dopo aver ottenuto un percorso di soluzione dei parametri di …

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Differenza tra ElasticNet in scikit-learn Python e Glmnet in R

Qualcuno ha provato a verificare se il montaggio di un modello di rete elastica con ElasticNetin scikit-learn in Python e glmnetin R sullo stesso set di dati produce risultati aritmetici identici? Ho sperimentato molte combinazioni di parametri (poiché le due funzioni differiscono nei valori predefiniti che passano agli argomenti) e …

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R - Regressione lazo - Lambda diverso per regressore

Voglio fare quanto segue: 1) regressione OLS (nessun termine di penalizzazione) per ottenere coefficienti beta ; sta per le variabili usate per regredire. Lo faccio perb∗jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) regressione del lazo con un termine di penalizzazione, i criteri di selezione devono essere …

11 r regression glmnet lars

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glmnet: come dare un senso alla parametrizzazione multinomiale?

Problema seguente: desidero prevedere una variabile di risposta categoriale con una (o più) variabili categoriali utilizzando glmnet (). Tuttavia, non riesco a dare un senso all'output che mi dà glmnet. Ok, prima generiamo due variabili categoriche correlate: Genera dati p <- 2 #number variables mu <- rep(0,p) sigma <- matrix(rep(0,p^2), …

11 categorical-data multinomial glmnet

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Come fissare un coefficiente e adattarlo agli altri usando la regressione

Vorrei fissare manualmente un certo coefficiente, diciamo , quindi adattare i coefficienti a tutti gli altri predittori, mantenendo β 1 = 1.0 nel modello.β1= 1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1= 1.0β1=1.0\beta_1=1.0 Come posso ottenere questo usando R? Mi piacerebbe particolarmente lavorare con LASSO ( glmnet) se possibile. In alternativa, come posso limitare questo coefficiente a …

11 r multiple-regression lasso glmnet constrained-regression

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La regressione della cresta risulta diversa nell'uso di lm.ridge e glmnet

Ho applicato alcuni dati per trovare la migliore soluzione di variabili del modello di regressione usando la regressione della cresta in R. Ho usato lm.ridgee glmnet(quando alpha=0), ma i risultati sono molto diversi soprattutto quando lambda=0. Supponiamo che entrambi gli stimatori dei parametri abbiano gli stessi valori. Quindi, qual è …

11 r regression ridge-regression glmnet

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