(R 패키지 파티의) mob 함수의 노드 모델로 glmnet 모델을 사용하는 방법은 무엇입니까?

Question

R 패키지 party의 mob 기능을 사용하고 있습니다. 제 질문은이 함수의 model 매개 변수에 관한 것입니다. 내가 (패키지 modeltools에서)를 StatModel 객체를 정의 할 수있는 방법

- 현실을 부르 자 glmnetModel - mob 추정의 노드 모델 glmnet 모델이되도록 (더 정확하게 내가으로 cv.glmnet 기능을 사용하고 싶습니다 fit 슬롯의 주요 추정 기능은 입니다. glmnetModel)?

하나의 어려움은 제대로 reweight 기능 (어쩌면 estfun 및 deviance 기능?)가 here (2.1 절)을 제안처럼을 확장하는 것입니다.

누구나 아이디어가 있습니까?

NB : 일부 확장 프로그램 (SVM : here)을 보았지만 올바르게 사용할 수 없습니다.

대단히 감사합니다!

도미니크

Answer 1

나는 MOB 알고리즘의 매개 변수 불안정 시험의 추론 프레임 워크 중 하나 glmnet 또는 SVM을 위해 보유하고 있는지 확실하지 않다.

모델의 목적 함수 (예 : 잔차 제곱 또는 대수 우도)는 관측에서 더할 나위없이 상응하는 1 차 조건이 결과적으로 또한 가산된다는 가정이있다. 그런 다음 일정한 약한 규칙 성 조건 하에서 매개 변수 추정치에 대한 중앙 한계 정리가 유지됩니다. 이것은 MOB의 파라미터 불안정성 테스트가 기반이되는 기능적 중심 극한 정리로 확장 될 수 있습니다.

이러한 가정이 유효하지 않으면 p- 값이 유효하지 않을 수 있으며 너무 많은 스플릿 또는 너무 적은 스플릿 또는 바이어스 된 스플릿 변수 선택이 발생할 수 있습니다. 관심이있는 모델에 실제로 적용되는지 여부는 모르겠습니다. 이론적으로 (어려운 경우도 있음) 또는 시뮬레이션 연구에서이를 확인해야합니다.

기술적으로 partykit 패키지의 mob()을 다시 구현하면 새 모델을 훨씬 쉽게 플러그인 할 수 있습니다. 훨씬 적은 글루 코드 (S4 클래스 제외)가 필요합니다. 자세한 내용은 vignette("mob", package = "partykit")을 참조하십시오.