0〜1の値を予測する、正則化されたロジスティック回帰のパッケージをRで見つけようとしていますが、パッケージを試した後、larsパッケージを試したので、あまり運がありませんでしたglmnet。
以下は、glmnetパッケージのリファレンスマニュアルの例のコードですが、出力がわかりません。
library(glmnet)
set.seed(1010)
n=1000;p=100
nzc=trunc(p/10)
x=matrix(rnorm(n*p),n,p)
beta=rnorm(nzc)
fx= x[,seq(nzc)] %*% beta
eps=rnorm(n)*5
y=drop(fx+eps)
px=exp(fx)
px=px/(1+px)
ly=rbinom(n=length(px),prob=px,size=1)
set.seed(1011)
cvob2=cv.glmnet(x,ly,family="binomial")
plot(cvob2) # had to add this comment to allow edit
coef(cvob2)
predict(cvob2,newx=x[1:5,], s="lambda.min")
1
[1,] -1.721438
[2,] 0.914219
[3,] 1.111685
[4,] 1.805725
[5,] -4.200433
出力がすべて0-1の範囲内にない理由がわかりません。
私はここで何かを誤解していますか？
正則化されたロジスティック回帰のための使いやすいパッケージを誰かが推奨できますか？
ありがとう。