同时弹性网回归
同时弹性网回归
提问于 2020-12-22 19:47:44
我试图在R中同时对多个变量执行弹性网。我有15个Xi和我想要找到弹性网络模型，并使用每个变量作为回归。对于一个Xi，我可以执行以下操作并使用以下方法获得最优的alpha和lambda
A<-matrix(rnorm(36),nrow=10,ncol = 15)
colnames(A) <- c("X1", "X2", "X3", "X4", "X5", "X6","X7","X8","X9","X10","X11","X12","X13","X14","X15")
A #random data
library(glmnetUtils)
library(glmnet)
library(coefplot)
set.seed(1234)
# Train model.
fit <- cva.glmnet(X1 ~ ., data=A)
# Get alpha.
get_alpha <- function(fit) {
alpha <- fit$alpha
error <- sapply(fit$modlist, function(mod) {min(mod$cvm)})
alpha[which.min(error)]
}
# Get all parameters.
get_model_params <- function(fit) {
alpha <- fit$alpha
lambdaMin <- sapply(fit$modlist, `[[`, "lambda.min")
error <- sapply(fit$modlist, function(mod) {min(mod$cvm)})
best <- which.min(error)
data.frame(alpha = alpha[best], lambdaMin = lambdaMin[best])
}
get_model_params(fit) 我希望为所有Xi同时执行此过程，并能够创建包含a. all最优min.lambda、b.所有最优alpha以及使用最优alpha和min.lambda生成的系数的列表。有人能帮我吗？
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2020-12-22 20:14:40
您需要对所有的行组合循环该函数：
loop <- function(data) {
#make an output dataframe
output <- as.data.frame(matrix(NA, nrow = ncol(data), ncol = 2))
colnames(output) <- c('alpha', 'lambdaMin')
#loop over each column
for(i in 1:ncol(data)) {
fit <- cva.glmnet(data[,-i],data[,i])
#set the ith row to be the output
output[i,] = get_model_params(fit)
}
output
}
loop(A)我们使用glmnet的x，y输入而不是公式接口，并使用data[,i]和data[,-i]将每个列进行子集。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/65414966
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