Como a interceptação é calculada no GLMnet?

Estou implementando a versão GLMNET da rede elástica para regressão linear com outro software que não o R. Comparei meus resultados com a função R glmnet no modo de laço nos dados de diabetes .

A seleção da variável é boa ao variar o valor do parâmetro (lambda), mas obtenho valores ligeiramente diferentes de coeficientes. Por essa e outras razões, acho que vem da interceptação no loop de atualização, quando computo o ajuste atual, porque não vario a interceptação (que considero a média da variável de destino) em todo o algoritmo: explicado no artigo de Trevor Hastie ( Caminhos de regularização para modelos lineares generalizados via descida de coordenadas , página 7, seção 2.6):

a interceptação não é regularizada, [...] para todos os valores de [...] lambda [o parâmetro de restrição L1]

Mas, apesar do artigo, a função R glmnet fornece valores diferentes para a interceptação no caminho da regularização (os valores lambda diferentes). Alguém tem uma pista sobre como os valores do Intercept são calculados?

r lasso regularization glmnet elastic-net yelh
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Respostas:

Descobri que a interceptação no GLMnet é calculada após a convergência das novas atualizações de coeficientes. A interceptação é calculada com as médias dos 's e a média dos ' s. A fórmula é semelhante à anterior, mas com as 's após o loop de atualização: . $y_i$ $x_{ij}$ $\beta_j$ $\beta_0=\bar{y}-\sum_{j=1}^{p} \hat{\beta_j} \bar{x_j}$

Em python, isso fornece algo como:

        self.intercept_ = ymean - np.dot(Xmean, self.coef_.T)

que encontrei aqui na página scikit-learn.

EDIT: os coeficientes devem ser padronizados antes de:

        self.coef_ = self.coef_ / X_std

$\beta_0=\bar{y}-\sum_{j=1}^{p} \frac{\hat{\beta_j} \bar{x_j}}{\sum_{i=1}^{n} x_{ij}^2}$ .

yelh
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Devo acrescentar que essa é uma maneira padrão de calcular a interceptação, assumindo que o modelo seja linear e que os erros tenham média zero.

Mpgtas

De fato, no entanto, os autores disseram explicitamente em seu artigo: para todos os valores de e e, além disso, eles não dizem em que ponto do algoritmo é computado

β_{0} = \bar{y}

$\beta_0=\bar{y}$ $\alpha$ $\lambda$

yelh

Como os autores assumem que , isso é verdade. Observe que, no início da página 3, eles afirmam que assumimos que os preditores estão centralizados, mas isso não é restritivo, pois os "... resultados generalizam naturalmente ..." para casos não-padronizados. A fórmula que você encontra é essa generalização natural.

\bar{x} = 0

$\bar x=0$

precisa saber é o seguinte

No entanto, mesmo quando a padronização é aplicada (e, portanto, centralizada) nos preditores do algoritmo, eles recebem os dados não padronizados (portanto, , em geral) para ajustar as diferentes intercepções exibidas por . Eles usam o mesmo para atualizar os coeficientes, mas ajustam uma interceptação aos dados brutos e o fazem a posteriori.

\bar{x} \neq 0

$\bar{x} \ne 0$ glmnet

β_{0} = c o n s t a n t = \bar{y}

$\beta_0=constant=\bar{y}$

yelh

que eu tomo como a média da variável alvo

Acho que pode ser que você esteja errado: ao contrário do modelo linear, não é possível remetereter os preditores de forma que eles sempre sejam ortogonais à interceptação, portanto, a interceptação não pode ser apenas calculada como a média.

Simon Byrne
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Peguei a média da variável explicada porque, no artigo que citei, os autores deste método escrevem que usam a média do Y_i (as observações da variável explicada) para todos os valores de alfa e lambda. Agora, olhando para a saída da função glmnet, acho que não é o caso de todas as lambdas. Portanto, isso não me diz como calcular as interceptações para cada parâmetro de regularização lambda.

29511

Meu palpite é que eles usem a média ponderada (como os pesos serão alterados com ).

λ

$\lambda$

Simon Byrne

Você poderia precisar sua idéia, por favor? Qual expressão de pesos devo considerar?

29511

No papel, cada "loop interno" é um penalizado, ponderado de mínimos quadrados problema, com os pesos sendo definida pelo valor ajustado anterior através equação 17.

Simon Byrne

Tudo bem, encontrei a resposta olhando para o código python scikit-learn (porque o código-fonte glmnet está no Fortran e não é minha xícara de chá). Vou compartilhar mais tarde, se alguém estiver interessado. Obrigado mesmo assim!

yelh