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然而，在我的估算过程中，glmnet的默认设置是，我使用的是横截面数据，而我希望R将我的数据视为面板数据，因此它会对Logistic Lasso建模，而我想要的是Logistic Random EffectsLasso/Logistic Fixed Effects Lasso模型。因此，在下面的示例代码中，我想让R知道我使用的是面板数据集，ID是我<em
浏览 24提问于2019-05-01得票数 1
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我正在使用glmnet软件包获得LASSO估计值，如下所示：我能够使用coef(model)提取系数
浏览 0提问于2013-09-04得票数 2
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因此，作为这个协作研究项目的一部分，该项目提出了一种新的统计/机器学习过程/算法，用于在回归模型中获取最优的特征/变量，我们在包含随机生成的合成数据集的同一个文件文件夹中将其与2或3种基准方法(LASSO、BE Stepwise & FS逐步比较)进行比较，即基于蒙特卡罗模拟的比较，而且我已经在RStudio中运行了所有三种基准方法(具有相同的随机种子)，但是，我在R中<
浏览 8提问于2022-09-02得票数 0
的列表中。从那里，我也分离出来，只存储了这些47k激光返回的系数，在一个名为LASSO_Coeffs的列表中。，称为“LASSOCode.R”，可以在我的存储库中找到)：下面的代码是我用来获得所有适合的LASSO估计值的代码：
# This function fits all 47,000 LASSO regressions中分离出每个列的所有3
浏览 6提问于2022-08-23得票数 1
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我正在尝试使用facet_wrap()在共享一个公共图例的图形上获得多个图。这些图包含4个密度估计，每个密度估计都使用geom_density()构造。这是数据外观的最小示例。为每个估计器级别估计一个密度，并为xp的每个值绘制不同的曲线图。0.00000000 N= 10 T= 1007 Adaptive Lasso 0.0000
浏览 0提问于2012-05-25得票数 6
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然而，对应于测试样本的预测目标值是该叶中目标变量的平均值。有没有一种方法，我们可以在该桶中运行多元回归，以获得测试样本的目标变量的估计值，而不是仅获得平均值？
浏览 0提问于2019-02-27得票数 0
对于一个大学项目，我必须通过glmnet函数找到一个模型，它应该同时估计和选择变量。类似于我在互联网上找到的一个例子，我有以下R-code：
fit_lasso <- glmnet(x,y,family="
浏览 4提问于2014-04-09得票数 2
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我有一个包含大量数据的txt文件。如何使用套索或脊估计来拟合回归方程？然而，我不知道这一段在做什么。我在一个网站上找到了它，我不知道应该把什么价值观放在那里。我不知道如何解释输出:修改后的HKB估计量是5.465433，修正的how估计值是7.6435664，GCV的最小值为3.24。
如何利用这些信息来拟合回归方程呢？
浏览 5提问于2012-12-10得票数 2
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我正在尝试导入一个d3-lasso包，以便在angular (v10)和d3 (v5)上使用。当在常规的javascript中使用它时，我们会将它用作d3.lasso()，并且它会工作得很好但是，由于我使用的是角度，我得到了以下错误。
Property 'lasso&#x
浏览 2提问于2020-08-26得票数 0
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岭和拉索正则化
、、
最近，我开始研究线性和Logistic回归的岭和Lasso正则化。我对此表示怀疑：
对所有系数的惩罚是相同的(按相同的比例)，还是基于可变的重要性？
浏览 0提问于2018-05-08得票数 0
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L2正则化导致向量参数中的值最小化。L1正则化导致在向量参数中将某些系数设置为0。
更广泛地说，我已经看到不可微正则化函数导致在参数向量中将系数设置为0。为什么是这种情况？
浏览 0提问于2019-07-01得票数 2
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我正在使用glmnet包在R中执行套索回归：plot(fit.lasso,xvar="lambda",label=TRUE)然后使用交叉验证：plot(cv.lasso) (最后一张幻灯片)对R^2提出了以下建议：
R_Squared = 1 - cv.lasso$cvm/
浏览 3提问于2018-05-31得票数 6
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1.1990408665951691e-16
Out[73]: -9.7144514654701197e-17Out[83]: 47
In [84]: l2 = Lasso(alpha=alpha_perc70, normalize=True).fit(x_v
浏览 2提问于2014-06-07得票数 3
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对于我的数据，我很难得到R包lars估计的模型。,1,drop = FALSE]m = lars(x,y,type = "lasso", normalize = FALSE, intercept= TRUE)我只对最后一步获得的
浏览 0提问于2014-01-30得票数 6
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我们尝试用Glmnet计算拉索的估计值。我们不使用cv.glmnet，而是将lambda修正为0.34，然后计算系数。但是，当我们稍后检查Lambda的值时，就会给出Lambda=NULL。mean=0, sd=1) # create error arraylambda <- lasso$
浏览 2提问于2017-01-26得票数 0
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我正在做随机搜索cv，以在Lasso回归中找到alpha值，并且我正在执行10折交叉验证。有没有一种方法可以得到每个拆分的系数值，就像我们使用cv_results函数获得分数一样？
浏览 9提问于2021-06-15得票数 0
我正在尝试学习glmmLasso软件包的机制，用一个固定效果的逻辑链接函数来估计lasso，但是我无法得到一个没有错误的虚拟示例。year=rep(1:3, times=7)df=as.data.frame(cbind(y,x,ID,year))lasso_fe我理解错误本身，但在这个上下文中我不理解它，因为data.frame本身都是数字的，而glmmLasso包需要考虑分组变量
浏览 2提问于2019-07-24得票数 2
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我尝试了几个不同的改变，使我的套索工作，但我不断得到以下错误。下面是作者所做的lasso实现。() { .attr("r", 8) // reset size .attr("r", 10);
浏览 6提问于2020-08-28得票数 0
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return_train_score=True,最好的估计量是RFE(estimator=Lasso(alpha=0.2), n_features_to_select=0.5)这表明model_cv.best_estimator_.score给出了r2_sc
浏览 0提问于2022-02-16得票数 0
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