¿Cómo interpretar el diagrama cv.glmnet ()?

Realicé el lazo y luego dejé una validación cruzada

cv<-cv.glmnet(df, df$Price, nfolds = 1500) 

Cuando trazo cv me sale lo siguiente:

También noté que obtengo 2 lambdas diferentes: lambda.minylambda.1se

• ¿Cuál es la diferencia entre estas lambdas?
• ¿Qué puedo entender de la gráfica anterior en general (de qué se tratan estos intervalos de confianza, cuáles son las dos líneas punteadas, etc.)?

Si cambio a nfolds=10realizar una validación de 10 veces, obtengo lambda.1secoeficientes diferentes y diferentes para esta lambda. ¿De acuerdo con qué criterio puedo elegir el mejor para mí?

No se trata realmente de estadísticas, solo de leer la documentación.

• Los dos valores diferentes de reflejan dos opciones comunes para . La es la que minimiza la pérdida fuera de la muestra en CV. El es el que es el valor más grande dentro de 1 error estándar de . Una línea de razonamiento sugiere usar porque contra el sobreajuste al seleccionar un valor mayor que el mínimo. La mejor opción depende del contexto.$\lambda$$\lambda$$\lambda_{\min}$$\lambda_{1se}$$\lambda$$\lambda_{\min}$$\lambda_{1se}$$\lambda$
• Los intervalos de confianza representan estimaciones de error para la métrica de pérdida (puntos rojos). Se calculan utilizando CV. Las líneas verticales muestran las ubicaciones de y . Los números en la parte superior son el número de estimaciones de coeficientes distintos de cero.$\lambda_{\min}$$\lambda_{1se}$