使用glmnet进行描述性统计，lambda的值是什么
使用glmnet进行描述性统计时，lambda是正则化参数，用于控制模型的复杂度。它是一个非负的实数，可以取不同的值来调整模型的稀疏性和预测性能。
在glmnet中，lambda的值越大，模型的稀疏性越高，即模型会更倾向于选择更少的特征进行建模，这有助于减少过拟合的风险。而lambda的值越小，模型的稀疏性越低，模型会选择更多的特征进行建模，这有助于提高模型的预测性能。
具体来说，当lambda的值为0时，模型将不进行正则化，即不会对模型的系数进行约束，这时模型会倾向于选择所有的特征进行建模。而当lambda的值趋近于无穷大时，模型的系数将趋近于0，即模型会趋向于选择更少的特征进行建模。
在描述性统计中，使用glmnet可以通过调整lambda的值来探索不同的模型复杂度，从而找到最合适的模型。通过观察不同lambda值下的模型系数，可以了解到不同特征对目标变量的影响程度，进而进行特征选择和解释模型。
腾讯云提供了一系列与glmnet相关的产品和服务，例如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）和腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/tcailab），这些平台提供了丰富的工具和资源，帮助用户进行描述性统计和机器学习建模。
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1回答
我想比较一下我的弹性网模型和一个非正则模型。为了公平和简单起见，我想使用glmnet包对这两个模型进行培训。但是，我最近发现glmnet在一些数据集中覆盖了lambda=0。
我怎么能强迫glmnet像glm一样
x <- structure(c(0.028, 0.023, 0.0077, 0.14, 0.027, 0.084, 0.018,
0.055, 0.0089, 0.016, 0.037, 0.043, 0.046, 0.031, 0.034, 0.056,
0.016, 0.048, 0.013, 0.0
浏览 24提问于2021-12-11得票数 0
1回答
层次贝叶斯与OLS的比较
、、、、
我做了两个模型。分层贝叶斯模型和最小二乘/最小二乘模型，我想对这两种模型进行比较。
我知道对于OLS结果，我可以简单地打印摘要：
model = sm.OLS(d_df.ix[:, -1], d_df.ix[:, :-1])
result = model.fit()
print(result.summary())
这将为我提供一些统计数据，如F统计、AIC、BIC等。
据我所知，我无法为我的分层贝叶斯模型打印类似的摘要，但我不确定。
你有什么建议，什么样的统计数据比较合适，以及我如何计算这些统计数据？
任何帮助都将不胜感激！非常感谢！
浏览 17提问于2018-05-24得票数 0
3回答
我正在使用glmnet包来执行套索回归。有没有办法获得所选择的各个变量的重要性？我想过对通过coef获得的系数进行排序(...)命令(即离零的距离越大，变量越重要)。这是一种有效的方法吗？
谢谢你的帮忙!
cvfit = cv.glmnet(x, y, family = "binomial")
coef(cvfit, s = "lambda.min")
## 21 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
## 1
## (Intercept) 0.14936
## V
浏览 0提问于2016-02-18得票数 8
在处理glmnet与glm时，我遇到了lambda=0和family=“泊松”的收敛问题。我的理解是，对于lambda=0 (和默认的alpha=1 )，答案应该基本上是相同的。
下面的代码与glmnet帮助页面(Glmnet)上的毒药示例稍有不同。唯一的变化是nzc =p，因此所有变量都在真实模型中
N=1000; p=50
nzc=p
x=matrix(rnorm(N*p),N,p)
beta=rnorm(nzc)
f = x[,seq(nzc)]%*%beta
mu=exp(f)
y=rpois(N,mu)
#With lambda=0 glmnet throws the conver
浏览 3提问于2013-10-12得票数 2
我正在尝试在glmnet中使用exact=TRUE特性。但我收到了一条错误信息。
> fit = glmnet(as.matrix(((x_values))), (as.matrix(y_values)),penalty=variable.list$penalty)
> coef.exact = coef(fit, s = 0.03, exact = TRUE)
Error: used coef.glmnet() or predict.glmnet() with `exact=TRUE` so must in addition supply original argument(s)
浏览 2提问于2018-04-12得票数 0
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假设我已经生成了以下数据集，并使用R中的cv.glmnet函数对模型进行了拟合。 library(glmnet)
means <- c(-1, 1.3, 0.6, 2, 1.5, -0.7, 2.5)
size <- c(50, 50, 100, 200, 350, 50, 200)
t = list()
for (i in 1:length(means)) {
t[[i]] <- c(rnorm(size[i],mean = means[i],sd = 0.5))
}
y <- c(unlist(t))
plot(y,type = 'l&#
浏览 46提问于2019-03-07得票数 2
众所周知，glmnet可以用作特性选择的工具。一个玩具例子：
library(glmnet)
# Binomial dataset, the number of classes is 2
data(BinomialExample)
# data truncation to 10 columns, just to make the example dataset smaller
x <- BinomialExample$x[,1:10]
y <- BinomialExample$y
cvfit = cv.glmnet(x, y, family = "binomial"
浏览 10提问于2022-08-28得票数 4
1回答
多项预测返回对象
、、、
我试图使用glmnet进行分类预测，但是我无法推断"glmnet.predict“的返回对象应该表示什么。使用代码
mlogit_r<-glmnet(train_x, cbind(cns_label, renal_label,breast_label,nsclc_label,ovarian_label,leuk_label,colon_label, mela_label),
family="multinomial", alpha=0)
pred <- predict(mlogit_r, train_x, type="class
浏览 1提问于2018-02-10得票数 0
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2回答
我有一个包含9000个观察值和13个解释变量的数据集。
其中一些是分类变量，因此我将它们转换为虚拟对象，并始终将一个类别设置为空，因为它是基本类别。现在我已经有了53个解释变量。我想做一个岭回归，以获得样本外预测的最佳模型。为此，我想使用glmnet包。在13个解释变量中，我想创建2-10次的多项式，并构建正常变量和所有多项式变量的所有可能的相互作用项。我也想要相互作用项的2-10次的多项式。
我的问题是glmnet包只使用矩阵或数据帧作为参数，所以我不能使用公式。如果我试图生成一个包含所有这些变量的数据帧，我会在数据帧中得到太多的列，以至于R关闭。
我能做些什么来解决这个问题？
浏览 1提问于2018-06-25得票数 0
1回答
我想计算R中glmnet模型的变量重要性。我使用glmnet包来拟合弹性网络模型，如下所示 library(glmnet)
library(caret)
library(vip)
data_y <- as.vector(mtcars$mpg)
data_x <- as.matrix(mtcars[-1])
fit.glmnet <- glmnet(data_x, data_y, family="gaussian")
set.seed(123)
cvfit.glmnet = cv.glmnet(data_x, data_y, standardize=T)
浏览 74提问于2020-09-21得票数 0
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随着谷歌最近发布了整合了所有平台的MLOps，我想知道在GKE顶点AI (或AI平台统一版)上为一个经过自定义培训的PyTorch/Tensorflow模型提供服务有什么区别，因为刚刚进行了品牌重组，而AI平台已经提供了提供模型预测的能力。
我做了很多研究，但发现这方面的信息很少。我已经在GKE上托管了我的ML模型，是否值得迁移到顶点AI？
注意:我还没有计划在云上进行培训和其他数据预处理。
浏览 5提问于2021-06-11得票数 2
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我已经读了一些关于这方面的问答，但我仍然不确定我是否理解，为什么基于相同样本和相同超参数的glmnet和脱字符模型的系数略有不同。会非常感谢你的解释！
我正在使用插入符号训练一个岭回归：
library(ISLR)
Hitters = na.omit(Hitters)
x = model.matrix(Salary ~ ., Hitters)[, -1] #Dropping the intercept column.
y = Hitters$Salary
set.seed(0)
train = sample(1:nrow(x), 7*nrow(x)/10)
library(caret)
s
浏览 7提问于2018-02-07得票数 0
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1回答
我建立了两个基于二元分类的logistic回归模型，得到了以下结果：
模型1:
准确度: 67.51%
AUC: 65.21%
模型2:
准确性: 67,99%
AUC: 65 70%
第二个模型是基于附加列(Col_x)创建的。
但是，当我试图使用下面的代码显示相关性时，我得到了结果：(0.16402709962654458, 0.0)
from scipy import stats
stats.pearsonr(data['y'] , data['Col_x'] )
我想知道我是否能考虑到Model2对Model1的改进，即使我有一个p-value = 0.
浏览 0提问于2019-05-03得票数 0
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2回答
keras模型上的特征选择
、、、、
我试图为我的回归模型的输出找到最好的特征，以下是我的代码。
seed = 7
np.random.seed(seed)
estimators = []
estimators.append(('mlp', KerasRegressor(build_fn=baseline_model, epochs=3,
batch_size=20)))
pipeline = Pipeline(estimators)
rfe = RFE(estimator= pipeline, n_features_to_select=5)
fit = rfe
浏览 2提问于2018-05-06得票数 6
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1回答
因此，正如标题所暗示的，我的问题是特征选择算法是否独立于所选的回归/分类模型。也许有些特征选择算法是独立的，而有些则不是？如果是这样的话，你能说出每种类型的几种吗？谢谢。
浏览 20提问于2020-02-27得票数 0
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cv.glmnet已经被大多数研究论文和公司使用。在为glmnet.cr构建一个类似的函数，比如cv.glmnet (一个类似的包，它实现了连续比顺序回归的套索)时，我在cv.glmnet中遇到了这个问题。
`cv.glmnet` first fits the model:
glmnet.object = glmnet(x, y, weights = weights, offset = offset,
lambda = lambda, ...)
使用完整数据创建glmnet对象后，下一步如下所示:从拟合的完整模型中提取lambda
lambda
浏览 0提问于2014-02-17得票数 3
2回答
我正在研究一个Kaggle数据集，并试图建立一个预测模型，用于预测学生是否有兴趣被大学录取(因变量)。
下面可以找到所有变量(独立变量和因变量)之间的相关性。我们可以很快地观察到，只有"GRE分数“、”托福分数“和"CGPA”对“录取机会”变量有很大影响。因此，从预测模型中删除所有其他变量是有意义的。
现在，在"GRE分数“、”托福分数“和"CGPA”变量中，我们可以看到它们都是高度相关的(这在现实生活中也是有意义的，因为你总是希望一个好学生在这些考试中取得好成绩)。我无法决定为我的最终模型保留哪些变量。我能把它们都留着吗？或者我该如何决定把哪一个排除在外？
任
浏览 0提问于2020-01-03得票数 3
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3回答
通常情况下，利益相关者不想要一个擅长预测的黑匣子模型；他们希望对特性有更好的了解，这样他们就可以向其他人解释。
当我们检查xgboost或sklearn梯度增强模型的特征重要性时，我们可以确定特征的重要性。但我们不明白为什么这些功能是重要的，对吗？
是否有一种方法不仅可以解释哪些特性重要，而且也可以解释它们为什么重要？
我被告知要使用，但即使运行一些样板示例也会引发错误，因此我正在寻找替代方法(甚至只是一种检查树和收集洞察力的过程方法，而不是plot_importance()图)。
在下面的示例中，如何解释为什么特性f19是最重要的(同时也意识到决策树是随机的，没有random_state或种
浏览 11提问于2017-11-04得票数 10
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1回答
如何解释线性回归效应图？
、、、
有人能告诉我怎么解释下面的图表吗？
📷
它对应于观察到线性回归中变量的影响的图表，但对它的解释对我来说并不清楚。
为什么工作日只显示半张图表？为什么天气预报没有胡子？为什么假日只是0的一条线？
以下是对这些变量的简要总结：
工作日:如果一天既不是周末也不是假日是1，否则是0。
风速:归一化风速。该值被除以67 (最大值)。
天气预报：
1:晴，少云，半多云，半多云
2:雾+云，雾+碎云，雾+少云，薄雾
3:轻雪，轻雨+雷雨+散云，轻雨+散云
4:大雨+冰盘+雷雨+薄雾，雪+雾
温度:以摄氏度为单位的归一化温度。这些数值是通过(t-t_min)/(t_max-t_min)，t_min=-8，t_
浏览 0提问于2022-05-05得票数 1
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我正在做一个项目，该项目将展示一组事件对结果的潜在影响。我正在使用glmnet()包，特别是使用Poisson特性。下面是我的代码：
# de <- data imported from sql connection
x <- model.matrix(~.,data = de[,2:7])
y <- (de[,1])
reg <- cv.glmnet(x,y, family = "poisson", alpha = 1)
reg1 <- glmnet(x,y, family = "poisson", alpha =
浏览 0提问于2015-03-28得票数 14
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