O trem de interpolação funciona para glmnet com validação cruzada para alfa e lambda?

20

O caretpacote R é validado cruzadamente sobre alphae lambdapara o glmnetmodelo? Executando esse código,

eGrid <- expand.grid(.alpha = (1:10) * 0.1, 
                     .lambda = (1:10) * 0.1)

Control <- trainControl(method = "repeatedcv",repeats = 3,verboseIter =TRUE)

netFit <- train(x =train_features, y = y_train,
          method = "glmnet",
          tuneGrid = eGrid,
          trControl = Control)

O log de treinamento se parece com isso.

Fold10.Rep3: alpha=1.0, lambda=NA

O que lambda=NAsignifica isso ?

r machine-learning cross-validation caret glmnet mrquestion
fonte

3

Como posso passar family = "binomial" e type.measure = "auc" para o modelo glmnet usando train?

Diugalde 17/01/19

16

train sintoniza os dois.

Basicamente, você só precisa alphatreinar e pode obter previsões sobre diferentes valores delambda uso predict.glmnet. Talvez um valor lambda = "all"ou outra coisa seja mais informativo.

Máx.

topepo
fonte

1

Como posso especificar uma sequência de valores alfa? Sem dar uma sequência lambda?

21617 diugalde

Algo como: alpha.seq = seq (0,1, .01) Você não precisa usar o método exato acima. Consulte a documentação acento circunflexo

Redeyes10

12

Pergunta antiga, mas recentemente tive que lidar com esse problema e achei essa pergunta como referência.

Aqui está uma abordagem alternativa:

$\lambda$ $\alpha$ $\lambda$ $\alpha$ em sua grade.

$\alpha$ $\lambda$ $\lambda$ $\lambda$ $\lambda > 0$ $\lambda$

Redeyes10
fonte

Esta é mais recentemente a melhor resposta

javadba 25/03

O trem de interpolação funciona para glmnet com validação cruzada para alfa e lambda?

Respostas: