La Tabla 18.1 en los Elementos del aprendizaje estadístico resume el rendimiento de varios clasificadores en un conjunto de datos de 14 clases. Estoy comparando un nuevo algoritmo con el lazo y la red elástica para tales problemas de clasificación multiclase. glmnetL1L1L_1 Tenga en cuenta que al...
Estoy usando "glmnet" para la regresión de lazo en GWAS. Algunas variantes e individuos tienen valores perdidos y parece que glmnet no puede manejar los valores perdidos. ¿Hay alguna solución para esto? ¿O hay otro paquete que pueda manejar los valores faltantes en la regresión de lazo? Aquí...
Para mi investigación actual, estoy usando el método Lasso a través del paquete glmnet en R en una variable dependiente binomial. En glmnet, el lambda óptimo se encuentra a través de la validación cruzada y los modelos resultantes se pueden comparar con varias medidas, por ejemplo, error de...
LASSO y LASSO adaptativo son dos cosas diferentes, ¿verdad? (Para mí, las penalizaciones se ven diferentes, pero solo estoy verificando si me pierdo algo). Cuando generalmente habla de red elástica, ¿es el caso especial LASSO o LASSO adaptativo? ¿Cuál hace el paquete glmnet, siempre que elija...
¿Alguien ha intentado verificar si ajustar un modelo Elastic Net con ElasticNetscikit-learn en Python y glmneten R en el mismo conjunto de datos produce resultados aritméticos idénticos? He estado experimentando con muchas combinaciones de los parámetros (dado que las dos funciones difieren en los...
Me gustaría corregir manualmente un cierto coeficiente, digamos , luego ajustar los coeficientes a todos los demás predictores, mientras en el modelo.β 1 = 1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0 ¿Cómo puedo lograr esto usando R? En particular, me gustaría trabajar con LASSO ( glmnet) si...
Quiero hacer lo siguiente: 1) Regresión OLS (sin término de penalización) para obtener coeficientes beta ; representa las variables utilizadas para la regresión. Hago esto porb∗jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) Regresión de lazo con un término de...
Siguiente problema: Quiero predecir una variable de respuesta categórica con una (o más) variables categóricas usando glmnet (). Sin embargo, no puedo entender el resultado que me da glmnet. Ok, primero generemos dos variables categóricas relacionadas: Generar datos p <- 2 #number...
Apliqué algunos datos para encontrar la mejor solución de variables del modelo de regresión usando la regresión de cresta en R. He usado lm.ridgey glmnet(cuándo alpha=0), pero los resultados son muy diferentes, especialmente cuando lambda=0. Supongamos que ambos estimadores de parámetros tienen los...
Estoy tratando de hacer una selección de modelo en algunos predictores candidatos que usan LASSO con un resultado continuo. El objetivo es seleccionar el modelo óptimo con el mejor rendimiento de predicción, que generalmente se puede hacer mediante validación cruzada K-fold después de obtener una...
R glm y glmnet usan diferentes algoritmos. Noto diferencias no triviales entre los coeficientes estimados cuando uso ambos. Me interesa saber cuándo uno es más preciso que otro, y el momento de resolver / precisión se compensa. Específicamente me refiero al caso en el que uno establece lambda =...
Tengo una pregunta sobre la validez del uso de RMSE (Root Mean Squared Error) para comparar diferentes modelos logísticos. La respuesta es bien 0o 1y las predicciones son las probabilidades entre 0- 1? ¿La forma aplicada a continuación también es válida con las respuestas binarias? # Using...
Como dice el título, estoy tratando de replicar los resultados de glmnet linear usando el optimizador LBFGS de la biblioteca lbfgs. Este optimizador nos permite agregar un término regularizador L1 sin tener que preocuparnos por la diferenciabilidad, siempre que nuestra función objetivo (sin el...
Me pregunto cómo abordar adecuadamente el entrenamiento y la prueba de un modelo LASSO usando glmnet en R. Específicamente, me pregunto cómo hacerlo si la falta de un conjunto de datos de prueba externo requiere el uso de validación cruzada (u otro enfoque similar) para probar mi modelo...
Tengo una pregunta sobre cómo modelar texto sobre datos de conteo, en particular cómo podría usar la lassotécnica para reducir las características. Digamos que tengo N artículos en línea y el recuento de páginas vistas para cada artículo. Extraje 1 gramo y 2 gramos para cada artículo y quería...
La función R cv.glm (biblioteca: arranque) calcula el error estimado de predicción de validación cruzada K-fold para modelos lineales generalizados y devuelve delta. ¿Tiene sentido usar esta función para una regresión de lazo (biblioteca: glmnet) y, de ser así, ¿cómo se puede llevar a cabo? La...
Tengo un modelo de regresión logística (ajuste a través de glmnet en R con regularización neta elástica), y me gustaría maximizar la diferencia entre los verdaderos positivos y los falsos positivos. Para hacer esto, me vino a la mente el siguiente procedimiento: Ajustar el modelo de regresión...
Tengo un gran conjunto de predictores (más de 43,000) para predecir una variable dependiente que puede tomar 2 valores (0 o 1). El número de observaciones es más de 45,000. La mayoría de los predictores son unigramas, bigramas y trigramas de palabras, por lo que existe un alto grado de colinealidad...
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 8 meses . El problema mencionado en esta pregunta se...
Considere el siguiente ajuste: fit3a=glmnet(x,g4,family="multinomial",type.multinomial="grouped") ¿Cómo indico qué columnas xson categóricas / multinomiales? ¿Existe una opción para especificar el índice de las variables agrupadas? La documentación describe la opción de la...