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cv.glmnet与glmnet结果比较；测量解释能力

cv.glmnet与glmnet是两个在统计学和机器学习领域常用的R语言包。它们都与回归和分类问题相关，并且都基于弹性网络方法。

cv.glmnet是glmnet包中的一个函数，用于执行交叉验证（cross-validation）来选择合适的弹性网络超参数。弹性网络是一种结合了岭回归和lasso回归的方法，可以在具有高度相关预测变量的情况下进行变量选择和估计。cv.glmnet通过在数据集中划分出训练集和验证集，并在不同的超参数组合上进行训练和验证，来评估模型的性能并选择最佳的超参数。

glmnet是一个用于拟合弹性网络模型的函数。它可以用于回归问题和二分类问题。glmnet通过最小化损失函数和正则化项的组合来拟合模型，并生成一个系数路径图，展示不同正则化水平下变量的系数变化情况。通过调整正则化参数，可以控制模型的稀疏性和预测性能。

对于cv.glmnet与glmnet的结果比较，可以从以下几个方面进行测量和解释能力的评估：

模型性能：可以比较两个模型在训练集和测试集上的性能表现，如均方误差（Mean Squared Error）或准确率等。较低的误差或较高的准确率表示模型具有更好的性能。
变量选择：弹性网络方法可以用于变量选择，即确定对目标变量具有显著影响的变量。可以比较两个模型选择的变量集合，评估其对目标变量的解释能力和模型的简洁性。
系数路径图：可以比较两个模型生成的系数路径图，观察不同正则化水平下变量系数的变化情况。较平滑的路径图表示模型对正则化参数的变化更稳定，具有更好的解释能力。

综上所述，cv.glmnet与glmnet是两个常用的R语言包，用于拟合弹性网络模型和选择合适的超参数。通过比较它们的模型性能、变量选择和系数路径图等方面的结果，可以评估它们在解释能力上的优势和应用场景。

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在统计和机器学习等多个领域，Lasso因其优异的特征选择能力而受到青睐。通过调整正则化参数允许在准确性和简洁性之间达到最佳平衡。...❞ Lasso分析可使用glmnet包中的cv.glmnet函数来执行Lasso回归，并通过交叉验证选出最优的正则化参数λ。下面通过R中著名的mtcars数据集来进行展示。...losso回归交叉验证 ❝在使用cv.glmnet函数时，可以不手动设置lambda参数而使用其默认值。...plot(lasso_cv) # 绘制Lasso回归的交叉验证结果图 > lasso_cv Call: cv.glmnet(x = X, y = y, nfolds = 10, alpha = 1...%Dev: 表示模型解释的响应变量方差的百分比，也可以被理解为模型拟合优度的一种衡量。

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))]) x2 <- as.matrix(Surv(training$OS.time,training$OS)) for (alpha in seq(0.1,0.9,0.1)) { fit = cv.glmnet...2，保留循环中所有alpha的结果，综合评定（推荐）另一种是循环输出所有alpha参数下的结果，然后综合训练集和验证机结果来选择最优alpha参数 seed = 1234 result <- data.frame...() for (alpha in seq(0.1,0.9,0.1)) { set.seed(seed) fit = cv.glmnet(x1, x2,family = "cox",alpha=...3，构建Enet模型这里选择alpha = 0.2 最为最优 best_alpha = 0.2 fit_F = cv.glmnet(x1,x2 , family = "...不筛选变量直接预测，预测结果按照median二分后绘制KM曲线，比较下和筛选变量后的结果差异 pred_cox = predict(fit_F,type='link',

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poisson”, “multinomial”, “cox”, “mgaussian”# 当alpha设置为0则为ridge回归，将alpha设置为0和1之间则为elastic net cvfit = cv.glmnet...print(fit）查看内部结果print(fit)# Call: glmnet(x = x, y = y, family = "binomial") # # Df %Dev Lambda...进行Lasso回归建模后，打印出的模型结果展示了不同λ值（Lambda）对应的模型信息，包括选择的特征数量（Df）、偏差解释率（%Dev）和λ值本身。...● 例如，在λ = 0.081590时，模型几乎没有解释任何偏差（%Dev = 0.00），而在λ = 0.001361时，模型解释了16.07%的偏差。3....meta$OS <- as.numeric(as.character(meta$OS))y = Surv(meta$OS.time,meta$OS) #生存信息set.seed(10210)cvfit = cv.glmnet

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但是如果n和p比较接近，则容易产生过拟合；如果n （2）模型解释能力的问题包括在一个多元线性回归模型里的很多变量可能是和响应变量无关的；也有可能产生多重共线性的现象：即多个预测变量之间明显相关。...这些情况都会增加模型的复杂程度，削弱模型的解释能力。这时候需要进行变量选择（特征选择）。...[] （5）岭回归与lasso算法[] 这两种方法的共同点在于，将解释变量的系数加入到Cost Function中，并对其进行最小化，本质上是对过多的参数实施了惩罚。而两种方法的区别在于惩罚函数不同。...三、R语言包——glmnet和lars 1、glmnet包与算法 glmnet包是关于Lasso and elastic-net regularized generalized linear models...关于glmnet包的细节可参考[4]，这篇文献同时也是关于lasso的一个不错的文献导读。[] cv.glmnet函数利用交叉检验，分别用不同的lambda值来观察模型误差。

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转载︱案例基于贪心算法的特征选择

贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。...options(warn = -1) require(magrittr) require(dplyr) require(glmnet) # Greedy Algorithm GreedyAlgorithm...condition return(featureSelect[-1]) # reture the selected features except "label" } KS值表征了模型将正例和负例区分开来的能力...通常情况下，KS>0.3即可认为模型有比较好的预测准确性。...(2,nrow(data),replace=T,prob=c(0.7,0.3)) trainData = data[ind==1,] testData = data[ind==2,] model = cv.glmnet

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# 7 2.4346589 ## 8 -0.8945961 ## 9 -0.2059384 ## 10 3.1101188 ## # ... with 90 more rows 初始岭回归 cv.glmnet...alpha = 0) ## 用10折CV进行岭回归 cv.glmnet( ## 类型.测量：用于交叉验证的丢失。...测量= " mse ", ## K = 10 是默认值。...注意：惩罚因子在内部被重新调整为与nvars相加，lambda序列将反映这种变化。...绘制ROC曲线 ## 提取预测概率和观察结果。 pY <- as.

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LASSO回归也可以用来做单细胞分类

) model_lasso <- glmnet( predictor_data , target, family...="multinomial", nlambda=50, alpha=1) print(model_lasso) cv_fit <- cv.glmnet...cv_fit$lambda.min,cv_fit$lambda.1se) save(model_lasso,cv_fit,file='lasso_output.Rdata') 看看模型效果: library(glmnet...(table(pred_y,test_y)) dev.off() 仍然是简单的肉眼看了看，居然比前面的一个完美的单细胞亚群随机森林分离器是如何炼成的好一点哦，主要占比极低的树突细胞和血小板区分的比较好...机器学习实战 | Adaboost 机器学习实战 | 机器学习性能指标用小样本数据集进行机器学习建模的一些建议用 Scikit-learn Pipeline 创建机器学习流程 sklearn 模型的保存与加载

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0.7605 R-squared（判定系数，coefficient of determination）也称为模型拟合的确定系数，取值 0~1 之间，越接近 1，表明模型的因变量对响应变量 y 的解释能力越强...如果因变量与自变量线性相关的，那么残差的分布应该是正态分布。通过上图可以看出，残差整体是随机分布在均线 0 值附近的。残差比较大的点很大几率是异常点，需要去除掉。...通过图上可以看到异常值的残差偏离 45 度线比较多。残差与杠杆图（Residuals vs Leverage）这个图形主要用来鉴别出离群点、高杠杆值点和强影响点。...会自动将分类变量变成哑变量 x <- model.matrix(formula, train) y <- log(train$SalePrice) #执行 lasso set.seed(999) lm.lasso <- cv.glmnet...从最后的结果来看，可以看到通过领域知识人工选择的变量已经比较逼近算法选择的最后结果。而后续的几种算法在最后的结果上也没有太大的差别。

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