glmnet

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R의 GLMNET 패키지에서 ridge 회귀를 사용하여 여러 변수를 기반으로 자동차의 MPG를 예측하려고합니다. 나는 이미 데이터를 훈련 및 테스트 데이터로 분리하고 더미 변수를 코딩했다. 나는 다음과 같이 교차 검증 모델에 맞게 : 잘하고 좋은 require("glmnet") x <- as.matrix(data.frame(cylinderDummy[,2

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R glmnet : 다항식과 pmax를 사용할 때 분할 오류

glmnet 패키지를 사용하여 다항식 올가미 회귀 분석을 실행합니다. family="multinomial 및 p 개의 변수와 n 샘플 및 pmax=x의 데이터 집합을 사용하는 경우 x이 홀수 인 경우 세그먼트 화 오류가 발생합니다 (이 경우에는 영향이 없으므로 무시됩니다). 예 : n=100 p=20 require(glmnet) D= as.data.f

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R에서 leave-one-out 교차 유효성 검사를 사용하여 AUC를 얻는 방법?

필자는 100 개의 샘플 (행)과 10000 개의 독립적 인 피처 (열)를 포함하는 행렬 (x)을가집니다. 관측 값은 바이너리이며, 샘플은 (벡터 y에 저장된) 좋은 또는 나쁜 {0,1}입니다. 교차 유효성 검사를 하나 남겨두고 각 기능에 대한 곡선 아래 영역 (AUC)을 따로 따로 지정해야합니다 (CAtools 패키지의 colAUC와 유사 함). glmn

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glmnet 및 교차 유효성 검사에서 변수 선택을 자동화하는 방법

glmnet 및 brnn 패키지의 사용법을 배우고 있습니다. 다음 코드를 고려하십시오 library(RODBC) library(brnn) library(glmnet) memory.limit(size = 4000) z <-odbcConnect("mydb") # database with Access queries and tables # import

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family = "poisson"에 대해 lambda = 0 일 때 glmnet의 수렴 부족

glmnet 대 glm에 대한 핸들을 얻는 동안 lambda = 0 및 family = "poisson"에 대한 수렴 문제가 발생했습니다. 내 이해는 람다 = 0 (그리고 알파 = 1, 기본값), 답변은 본질적으로 동일해야합니다. 다음은 glmnet 도움말 페이지 (? glmnet)의 포아송 예제에서 약간 변경된 코드입니다. 문제는 절편이 glmnet 추정

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예측 변수의 수가 다른 테스트 데이터에서 predict.glmnet을 수행 할 수 있습니까?

나는 glmnet을 사용하여 이항 회귀/분류 문제에 대해 ~ 200 개의 예측 변수와 100 개의 샘플을 가진 훈련 세트에서 예측 모델을 작성했습니다. 필자는 최대 AUC를 준 최고의 모델 (16 개 예측 변수)을 선택했습니다. 필자는 훈련 세트의 최종 모델로 만든 변수 (16 개의 예측 변수)만으로 독립적 인 테스트 세트를 만들었습니다. 훈련 세트의 최종

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glmnet 모델을 R의 파일에 저장하는 방법은 무엇입니까?

R을 사용할 때 어떻게 glmnet으로 만든 모델을 파일에 저장 한 다음 파일에서 읽어서 예측할 수 있습니까? cv.glmnet을 사용하여 모델을 작성한 경우에도 동일합니까? 감사합니다.

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분류 문제를 위해 R에서 glmnet을 사용하는 방법

분류 문제를 해결하기 위해 R에서 glmnet을 사용하고 싶습니다. 다음 샘플 데이터는 다음 y,x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10,x11 1,0.766126609,45,2,0.802982129,9120,13,0,6,0,2 0,0.957151019,40,0,0.121876201,2600,4,0,0,0,1 0,0.65818014,38

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병렬로 glmnet을 실행합니다.

내 훈련 데이터 세트에는 약 200,000 개의 레코드가 있으며 500 개의 기능이 있습니다. 소매업 체의 판매 데이터입니다. 대부분의 기능은 0/1이며 스파 스 매트릭스로 저장됩니다. 목표는 약 200 개의 제품을 구매할 확률을 예측하는 것입니다. 따라서 200 가지 제품에 대한 구매 확률을 예측하기 위해 동일한 500 가지 기능을 사용해야합니다. glm

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predict.glmnet이 전달되는 람다 값을 무시하는 이유는 무엇입니까? 그리고 값을 받아 들일 수있는 해결 방법이 있습니까?

다음 코드에서는 매개 변수 s을 모두 예측 함수에 명시 적으로 전달 했으므로 두 개의 print 문에서 같은 결과를 인쇄 할 것으로 예상됩니다. library(glmnet) set.seed(1) x=rnorm(100) eps=rnorm(100) y = 1 + x + x^2 + x^3 + eps xmat=model.matrix(y~poly(x,