R glm e glmnet usam algoritmos diferentes.
Percebo diferenças não triviais entre os coeficientes estimados quando uso os dois.
Estou interessado em saber se um é mais preciso que o outro e o momento de resolver / trocar a precisão.
Refiro-me especificamente ao caso em que se define lambda = 0 no glmnet st, está estimando a mesma coisa que o glm.
r
generalized-linear-model
glmnet
Will Beauchamp
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Respostas:
Glmnet é para regressão líquida elástica. Isso penaliza o tamanho dos coeficientes estimados (através de uma combinação de penalidades de L1 e L2). Ele tenta explicar o máximo possível de variação nos dados através do modelo, mantendo os coeficientes do modelo pequenos. Achei esses slides úteis para entender.
Glm não usa um termo de penalidade.
O efeito, como eu o entendo, que com a rede elástica, você pode estar aceitando algum viés em troca de uma redução na variação do estimador. Portanto, o que é melhor deve depender de como você define 'melhor' em termos de tendência e variação. (Por exemplo, eu sei que o glmnet tem vantagens quando você tem muitos recursos em comparação com as observações)
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