glmnet - glmnet() は、ペナルティ付き共変量とペナルティなし共変量の両方をどのように処理しますか?

Question

ペナルティ付き共変量とペナルティなし共変量の両方でなげなわモデルを実行することは可能ですか? つまり、 で推定を行いたいのですがY ~ gamma * X + beta * Z、ここで、X はn*p罰せられた特徴であり、Z は罰せられていn*qない継続変数または因子変数の共変量です。

ありがとう。

Answer 1

ペナルティ要因と呼ばれるセクションの下のビネットに明確に記載されています。一部の変数がペナルティを受けないようにするには、penalty.factor を 0 に設定します。最初のエントリが 1 (またはゼロ以外の任意の正の数) で、他のエントリが 0 である長さのベクトルを作成する必要があります。たとえば、次のようになります。ncol(X) + ncol(Z)ncol(X)ncol(Z)

set.seed(1234)
n = 100 # number of samples
px = 5 # number of x variables 
pz = 5 # number of z variables
x <- matrix(rnorm(n*px), ncol = px)
z <- matrix(rnorm(n*pz), ncol = pz)

y <- x[,1] + x[,5] + 2*z[,1] + 3*rnorm(n) # generate response
penalty <- c(rep(1, px), rep(0, pz)) # penalty factor

plot(glmnet::glmnet(cbind(x,z), y, penalty.factor = penalty))

ソリューション パスのプロットで、変数のうち 5 つがペナルティを受けないため、0 になることはありません。