Circunflexo e coeficientes (glmnet)

Estou interessado em utilizar o sinal de intercalação para fazer inferências sobre um conjunto de dados específico. É possível fazer o seguinte:

1. produzir coeficientes de um modelo glmnet que eu treinei em circunflexo. Eu gostaria de usar o glmnet por causa da seleção de recursos inerentes, pois não acredito que o glm possua?

2. além da métrica ROC, existe outra métrica que eu possa utilizar para avaliar o ajuste do modelo? Como ajustado ?$R^2$

O objetivo desta análise é derivar alguma inferência sobre os efeitos de variáveis ​​particulares, e não para previsão. Eu apenas gosto do pacote de sinal de intercalação, porque foi fácil trabalhar até agora usando matrizes.

Vamos dizer que o seu modelo de sinal de intercalação é chamado "modelo". Você pode acessar o modelo glmnet final com model$finalModel. Você pode ligar coef(model$finalModel), etc. Você terá que selecionar um valor de lambda para o qual deseja coeficientes, como coef(model$finalModel, model$bestTune$.lambda).

Dê uma olhada no summaryFunctionparâmetro para a trainControlfunção. Isso permitirá que você especifique qualquer função que deseja minimizar (ou maximizar, consulte o maximizeargumento train), dado um preditor e uma resposta.

Pode ser difícil obter R ^ 2 ajustado dessa maneira, mas você provavelmente pode obter R ^ 2 ou algo semelhante.