A Tabela 18.1 nos Elementos de aprendizagem estatística resume o desempenho de vários classificadores em um conjunto de dados de 14 classes. Estou comparando um novo algoritmo com o laço e a rede elástica para esses problemas de classificação em várias classes. Usando glmnetversão 1.5.3 (R 2.13.0)...
Estou usando o "glmnet" para regressão do laço no GWAS. Algumas variantes e indivíduos têm valores ausentes e parece que o glmnet não pode lidar com valores ausentes. Existe alguma solução para isso? ou existe outro pacote que possa lidar com valores ausentes na regressão do laço? Aqui estão meus...
Para minha pesquisa atual, estou usando o método Lasso através do pacote glmnet em R em uma variável dependente binomial. No glmnet, o lambda ideal é encontrado via validação cruzada e os modelos resultantes podem ser comparados com várias medidas, por exemplo, erro de classificação incorreta ou...
LASSO e LASSO adaptável são duas coisas diferentes, certo? (Para mim, as penalidades parecem diferentes, mas estou apenas verificando se sinto falta de alguma coisa.) Quando você geralmente fala sobre redes elásticas, o caso especial é LASSO ou LASSO adaptável? Qual é o pacote glmnet, desde que...
Alguém tentou verificar se o ajuste de um modelo Elastic Net ElasticNetno scikit-learn no Python e glmnetno R no mesmo conjunto de dados produz resultados aritméticos idênticos? Eu tenho experimentado muitas combinações de parâmetros (já que as duas funções diferem nos valores padrão que passam...
Gostaria de corrigir manualmente um certo coeficiente, digamos , e depois ajustar os coeficientes a todos os outros preditores, mantendo β 1 = 1,0 no modelo.β1= 1,0β1=1.0\beta_1=1.0β1= 1,0β1=1.0\beta_1=1.0 Como posso conseguir isso usando R? Eu particularmente gostaria de trabalhar com o LASSO (...
Eu quero fazer o seguinte: 1) regressão OLS (sem termo de penalização) para obter coeficientes beta ; j representa as variáveis usadas para regredir. Eu faço isso porb∗jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) Na regressão do laço com um termo de penalização,...
Problema a seguir: desejo prever uma variável de resposta categórica com uma (ou mais) variáveis categóricas usando glmnet (). No entanto, não consigo entender a saída que o glmnet me fornece. Ok, primeiro vamos gerar duas variáveis categóricas relacionadas: Gerar dados p <- 2 #number...
Eu apliquei alguns dados para encontrar a melhor solução de variáveis do modelo de regressão usando regressão de cumeeira em R. Eu usei lm.ridgee glmnet(quando alpha=0), mas os resultados são muito diferentes, especialmente quando lambda=0. Supõe-se que ambos os estimadores de parâmetros tenham...
Estou tentando fazer a seleção do modelo em alguns candidatos a preditores usando o LASSO com um resultado contínuo. O objetivo é selecionar o modelo ideal com o melhor desempenho de previsão, o que geralmente pode ser feito através da validação cruzada K-fold após a obtenção do caminho da solução...
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...
Tenho uma pergunta sobre a validade do uso do RMSE (Root Mean Squared Error) para comparar diferentes modelos logísticos. A resposta é ou 0ou 1e as previsões são probabilidades entre 0- 1? A maneira aplicada abaixo também é válida com as respostas binárias? # Using
Como o título indica, estou tentando replicar os resultados do glmnet linear usando o otimizador LBFGS da biblioteca lbfgs. Esse otimizador nos permite adicionar um termo regularizador L1 sem ter que nos preocupar com diferenciabilidade, desde que nossa função objetivo (sem o termo regularizador...
Eu estou querendo saber como abordar adequadamente o treinamento e o teste de um modelo LASSO usando glmnet no R? Especificamente, estou pensando em como fazer isso, se a falta de um conjunto de dados de teste externo exigir que eu use a validação cruzada (ou outra abordagem semelhante) para...
Eu tenho uma pergunta sobre como modelar texto sobre dados de contagem, em particular como eu poderia usar a lassotécnica para reduzir recursos. Digamos que eu tenha N artigos on-line e a contagem de visualizações de página para cada artigo. Eu extraí 1 grama e 2 gramas para cada artigo e eu...
A função R cv.glm (library: boot) calcula o erro de previsão de validação cruzada estimado em dobras K para modelos lineares generalizados e retorna delta. Faz sentido usar essa função para uma regressão do laço (library: glmnet) e, em caso afirmativo, como pode ser realizada? A biblioteca glmnet...
Eu tenho um modelo de regressão logística (adequado via glmnet em R com regularização líquida elástica) e gostaria de maximizar a diferença entre verdadeiros positivos e falsos positivos. Para fazer isso, veio à mente o seguinte procedimento: Ajuste o modelo de regressão logística padrão Usando o...
Eu tenho um grande conjunto de preditores (mais de 43.000) para prever uma variável dependente que pode assumir 2 valores (0 ou 1). O número de observações é superior a 45.000. A maioria dos preditores são unigramas, bigramas e trigramas de palavras, portanto há um alto grau de colinearidade entre...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 8 meses . O problema mencionado nesta pergunta foi...
Considere o seguinte ajuste: fit3a=glmnet(x,g4,family="multinomial",type.multinomial="grouped") Como indico quais colunas xsão categóricas / multinomiais? Existe uma opção para especificar o índice das variáveis agrupadas? A documentação descreve a opção da type.multinomialseguinte...