問題タブ [glmnet]

cv.glmnet モデルの auc 値を返す関数があり、ほとんどの場合ではありませんが、cv.glmnet 関数を実行すると次のエラーが返されます。

drop(y % % rep(1, nc)) のエラー: 関数 'drop' のメソッドを選択する際に引数 'x' を評価する際のエラー: y % % rep(1, nc) のエラー: 適合しない引数

エラーについて少し読んだことがありますが、私が見つけた唯一の提案は、as.matrix() の代わりに data.matrix() を使用することでした。私の関数は次のとおりです（「フォーム」は目的の変数を含む式で、「dt」はデータフレームです）：

この関数を別の関数に実装しています。この関数は、いくつかの変数の組み合わせを反復処理して、どの変数の組み合わせがうまく機能するかを確認します (かなり強引な方法です)。とにかく、エラーがスローされたときに反復の式を印刷し、その式だけで関数を呼び出したところ、正常に機能しました。残念ながら、エラーをスローする呼び出しを特定することはできません。それ以外の場合は、より多くの情報を提供しようとします。データ フレームには約 30 行あり、110 行のより大きなデータ セットでコードを実行してもエラーは発生しません。また、どちらのデータセットにも NA はありません。

誰かがこれを前に見たことがありますか、または何か考えがありますか? ありがとう！

私にとって glmnet を使用する大きなメリットの 1 つは、スパース行列を変換せずに直接操作できることです。ここの投稿は、キャレットの train 関数がトレーニング セットのデータ フレームのみを取り込むことができることを示しているようで、?caret::train も同じことを示唆しています。これは実際にそうですか？

このglmnetパッケージは、予測子が選択されていない最大値からスケーリングされたLASSO調整パラメーターの範囲を使用します。この値を計算する方法を知りたいです。たとえば、単純なデータセットでは次のようになります。lambdalambda_maxglmnetlambda_max

パッケージ vignette ( http://www.jstatsoft.org/v33/i01/paper ) は、セクション 2.5 で、この値を次のように計算すると説明しています。

これは明らかに近いですが、同じ値ではありません。では、この違いは何が原因なのでしょうか。lambda_max関連する質問では、ロジスティック回帰をどのように計算できますか?

R で glmnet パッケージの使用を開始したばかりです。約 130,000 の機能と約 32000 行のデータを持つデータセットがあります。モデルを作成するコードは次のとおりです

私の質問は、このモデルの最終的なオークションを印刷することは可能ですか? 誰かがサンプルコードを提供できますか?

どんな助けでも大歓迎です

Cross Validate glmnet: which is the reference category or class in多項式回帰での私の質問に従ってください。、多項ロジスティック回帰のためにglmnetで参照カテゴリを設定する方法を誰かが説明できますか?

glmnet は縮小方法 (Ridge、Lasso など) を適用するためのものですが、そのドキュメントも glmnet フォーラムもこの質問に答えていません。

前もって感謝します

glmnet を使用してポアソン モデルを当てはめようとしていますが、正しい形式でデータを正しく取得できないようです。すべての変数はカテゴリ変数です。これは、ほぼ同じ問題を扱った以前の質問ですが、与えられた解決策は役に立たず、as.matrix()エラーmodel.matrixメッセージがさらに表示されました。

これas.matrixが私が得たものです：

何か案は？

のglmnetパッケージは初めてで、公開された研究論文の提案に基づいて関数をR指定したいと考えていました。ドキュメントは、パラメーターとして減少するシーケンスを提供できることを示唆しています。ただし、ドキュメントには、これを行う方法の例はありません。 lambdaglmnet.cvlambdas

誰かがこれを行う方法を提案できれば、非常に感謝しています。関数に 100 個の奇数値 ( の既定値nlambda) のベクトルを渡す必要がありますか? このベクトルの最小値と最大値にはどのような制限が必要ですか? また、ベクトルを指定する際の注意点nvarsなどはありますか？nobs

前もって感謝します。

一次相互作用を行うglmnetの方法はありますか?

たとえば、私の X 行列が次の場合:

列を手動で作成せずに、「y~ V1 + V2 + V3 + V1*V2 + V2 *V3 + V1*V3」の行に沿って何かを行うように指定する方法はありますか? 私の実際の行列はより大きく、すべての一次クロス積を手動で作成するのは面倒です。

glmnet で生成されたモデル係数を抽出し、それらから SQL クエリを作成したいと思います。この関数 は ' ' オブジェクトcoef(cv.glmnet.fit) を生成します。dgCMatrixを使用して行列に変換するとas.matrix、変数名が失われ、係数値だけが残ります。

画面に係数を出力できることは知っていますが、データ フレームに名前を書き込むことは可能ですか?

これらの名前を抽出するのを手伝ってくれる人はいますか?

glmnetパッケージから使用しglmnetて LASSO 回帰を実行しようとしています。

次のコマンドを使用しています。

そしてエラーが発生しています：

a数値を含む行列です。 b値として係数を持つベクトルです。

ただし、bいくつかの欠損値があります。これがエラーの原因ではないかと疑っています。NAただし、 glmnet のドキュメントには sを除外するオプションがありません。