glmnet

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R 패키지 glmnet이 Windows 용 바이너리를 제공하지 않으므로 OS OS win7 64bit에서 컴파일해야합니다. gfortran -m64 -fdefault-real-8 -ffixed-form -O2 -mtune=core2 -c newGLMnet.f90 -o newGLMnet.o f951.exe: sorry, unimplemented: 64-b

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glmnet과 2 개의 클래스를 사용하는 경우 캐럿의 train 기능에 오류가 있습니다.

다음 코드 블록은 실패 할 수 있습니다. 이유는 알 수 없습니다. 다음과 같은 오류와 library(caret) data(iris) TrainData <- iris[,1:4] TrainClasses <- factor(ifelse(iris[,5]=='versicolor','versicolor','other')) model1 <- train(TrainD

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R glmnet : "(목록) 객체를 'double'을 입력 할 수 없습니다."

데이터 세트에서 glmnet 패키지를 사용하려고합니다. glmnet()에 대한 람다 값을 얻으려면 cv.glmnet()을 사용하고 있습니다. 내가 열 1,2,7,12을 제외하고있어 > head(t2) X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 1 1 1 0.7661266 45 2 0.80298213 9120 13

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R glmnet as.matrix() 오류 메시지

데이터 세트에서 glmnet 패키지를 사용하려고합니다. glmnet()에 대한 람다 값을 얻으려면 cv.glmnet()을 사용하고 있습니다. 나는 열 1,2,7,12를 다음과 같이 제외합니다. id 열, 응답 열, NA 포함, NA 포함. > head(t2) X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 1 1 1 0

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glmnet lasso ROC 차트

나는 올가미 회귀를 구현하는 glmnet에서 k- 교차 유효성 검사를 사용하고 있었지만이 방법으로 ROC 차트를 만들 수는 없습니다. library(glmnet) glm_net <- cv.glmnet(dev_x_matrix,dev_y_vector,family="binomial",type.measure="class") phat <- predict(glm_

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R caret glmnet standardize = FALSE

glmnet 모델의 alpha 레벨로 재생하려면 caret 패키지를 사용하려고합니다. 문제는 내가 사용하고있는 데이터가 모두 더미 변수이므로 표준화하기 위해 glmnet을 원하지 않는다는 것입니다. 난 그냥 그 자체 glmnet 또는 cv.glmnet를 사용하는 경우 일반적으로, 난 그냥 standardize = FALSE 표준화를 해제 caret의 설

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glmnet 모델의 회귀 계수에 대한 통계 요약 정보를 얻지 않는 이유는 무엇입니까?

2 진 결과가있는 회귀 모델이 있습니다. 나는 glmnet으로 모델을 맞추었고 선택된 변수와 계수를 얻었다. glmnet은 변수의 중요도를 계산하지 않으므로 glm에 정확한 출력 (선택된 변수와 계수)을 입력하여 정보를 얻으려고합니다 (표준 오류 등). 나는 r 개의 문서를 검색했는데, glm에서 "method"옵션을 사용하여 사용자 정의 함수를 지정할 수

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GLMNET을 이용한 아이템 응답 이론

저는 작업중인 프로젝트의 일부로 불이익 회귀 분석을 사용하여 2 가지 매개 변수 응답 모델을 맞추려고합니다. 나는이 목적을 위해 R에서 glmnet 패키지를 사용하려고 노력 해왔다. 이 문제는 glmnet이 매개 변수를 0으로 페널티하려는 경우에 발생합니다. 대신 기울기 매개 변수에 불이익을 주므로 (IRT에 익숙한 사람들은 차별 매개 변수를 추정해야하는지

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

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 싶