线性回归建模–变量选择和正则化(2):R包glmnet

阿道克 2013-07-18 23:02:36

nancymeng
2013-10-05 19:50:52 nancymeng

请问这个数据集在哪里能下载?“ESL的主页”是指什么呢?不胜感激!

阿道克
2013-10-09 22:49:18 阿道克

ESL就是那本统计学习的本质。

tianyawoxin
2013-10-31 20:20:57 tianyawoxin

同问,数据哪里下呢?

即日启程
2014-09-21 06:28:52 即日启程 (走起来吧)

在 an intro to stat learning这本书的r lab中都是用的lambda.min 来作为best lambda=)

幸福的蹊径
2015-06-24 23:41:59 幸福的蹊径

好棒,如果能在程序里加些注释,再解释下输出结果就更好啦~~

单反旅行
2016-04-06 16:56:24 单反旅行

我用我的数据在做这一行的时候:
points(log(r2$lambda), mte, col = "blue", pch = 19)
弹出了错误说x 、y的长度不一样:
Error in xy.coords(x, y) : 'x' and 'y' lengths differ

icye_
2017-03-10 11:36:37 icye_ (秋天该很好)
在 an intro to stat learning这本书的r lab中都是用的lambda.min 来作为best lambda=) 在 an intro to stat learning这本书的r lab中都是用的lambda.min 来作为best lambda=) 即日启程

我一直都很纠结这个....一家一个说法....

Molly
2017-10-22 17:13:26 Molly

为什么对于同一组数据每次使用cv.glmnet跑出来的结果中lambda.min都不一样啊,这个lambda.min难道不是最优的lambda取值吗?每次结果不一致那我到底如何选取lambda的值,从而确定lasso模型选择出来的变量个数呢?哪位大神能不能解释一下,感激不尽

温丹菀
2020-03-03 17:41:05 温丹菀

glmnet()仍然需要保留,因为可以得到正则化的路径,请问我fit<-glmnet(x,y)之后,print(fit),出现的结果都距离0很近,我看到的解释是: 它在 0 和 1 之间,越接近 1 说明模型的表现越好,如果是 0,说明模型的预测结果还不如直接把因变量的均值作为预测值来的有效。是不是说明LASSO出来的模型效果不太好!?得尝试一下alpha=0,0.5?!

温丹菀
2020-03-03 17:47:23 温丹菀

是不是说明LASSO出来的模型效果不太好!?我需要搞一些别的更加复杂变量进去?不管他继续往下做cv.glmnet是不是不合理?!