r - リッジ回帰パラメーターを計算するための交差検定の使用

Question

データフレーム内に57の機能（列）から4600行までのデータセットがあります。適切なリッジ回帰パラメーターを計算するために、10分割交差検定を実行したいと思います。誰かがRでこれを行う方法を教えてもらえますか？

Answer 1

ridge.cv()parcorパッケージには、目的のためだけに設計されています。

マニュアルから抜粋した例を次に示します。

> n<-100 # number of observations
> p<-60 # number of variables
> X<-matrix(rnorm(n*p),ncol=p) 
> y<-rnorm(n)
> ridge.object<-ridge.cv(X,y)
> ridge.object
$intercept

0.01146743 

$coefficients
           X1            X2            X3            X4            X5            X6            X7           
 1.709387e-02  4.833916e-03  3.954463e-03 -9.671448e-03  4.507962e-03 -6.370366e-03 -4.655737e-02  
...
          X57           X58           X59           X60 
-2.119606e-03 -1.229390e-04 -1.912877e-03 -1.833788e-02 

$lambda.opt
[1] 540

ここで、$lambda.optは10分割交差検定を使用して得られた正則化パラメーターの最適値です。