help(predict.lars)에서 매개 변수 s은 "값 또는 값의 벡터이며 경로를 인덱싱합니다. 값은 mode = 인수에 따라 다릅니다. 기본적으로 (mode ="step ") s는 ~ 사이의 값을 취해야합니다. 0과 p (예 : 1.3의 단계는 1 단계와 2 단계 사이의 .3을 의미합니다.) "lasso 회귀 분석을위한 predict.lars 명령 : "s"및 "p"매개 변수는 무엇입니까?
"경로 색인화 "의 의미는 무엇입니까? 또한 s은 1과 p 사이의 값을 가져야하지만 은 p입니까?p 매개 변수는 도움말 파일의 다른 곳에 언급되어 있지 않습니다.
나는 이것이 기본이라고 알고 있지만, SO에 관해서는 하나의 질문이 없습니다. predict.lars.
mode="norm" 옵션을 사용하는 것이 가장 쉽습니다. 이 경우 s은 L1- 정규화 계수 (\lambda) 여야합니다.
mode=step을 이해하려면 LARS 알고리즘에 대해 조금 더 알아야합니다. y의 출력이 어디에, X 입력 벡터의 행렬이고,는 w 회귀 가중치이다 min ||y-Xw||^2+\lambda|w| : LARS 해결할 수
한가지 문제점은 L1-정규화 회귀 문제이다.
LARS가 작동하는 방식에 대한 간략한 설명은 회귀 가중치 벡터에서 차원을 추가하거나 제거하여이 문제에 대한 해결책을 탐구한다는 것입니다.
각 욕심이 많은 단계는 \lambda 값이 감소하는 L1 정규화 문제에 대한 해답으로 해석 할 수 있습니다. 이러한 단계의 순서를 경로라고합니다.
그래서, LARS 경로 주어진 용 용액을 얻기 위해 사용자가 제공 한 다음 요소가 입력 \lambda 이하가 될 때까지의 경로를 따라 반복 다음 \lambda 각 사이에 선형 적으로 감소 (부분 걸음, \lambda 단계).
"이 통계 매개 변수의 의미는 무엇인가"와 같은 질문은 아마도 CrossValidated에 가장 적합 할 것입니다. 이것은 SO가있는 프로그래밍 문제는 아닙니다. –
이 질문은 통계 결과를 해석하기 때문에 주제와는 거리가 먼 것처럼 보입니다. – Thomas
@HongOoi 질문은 통계가 아니라 R 프로그래밍에 관한 것입니다. 명령을 사용하는 방법과 도움말 파일이 명확하지 않은지 알고 싶습니다. 이 명령은'p' 입력을 요구하지만 그것이 무엇인지를 독자에게 알려주지 않습니다. 그것은 R의 질문입니다. @ 토마스 질문은 * 결과를 해석하는 것이 아닙니다. –