問題タブ [lars]

lars パッケージを使用してなげなわ回帰を実行しようとしていますが、lars ビットを機能させることができないようです。コードを入力しました：

ただし、次のエラー メッセージが表示されます: rep(1, n) のエラー: 無効な「回」引数。

次のように入力してみました。

しかし、次のエラー メッセージが表示されます。

どこが間違っていますか？

編集: データ - 以下のとおりですが、さらに 5 つの列があります。

linear_model.lars_pathscikit-learn で (model = 'lasso') を実行したときのなげなわパスの動作について混乱しています。

重み (係数) がアクティブ (0 からの差分) になると、LARS アルゴリズムの今後のすべてのステップでアクティブなままにしておく必要があると考えました。

データに対してアルゴリズムを実行すると、係数がアクティブになり、後でゼロになる (アクティブ セットから削除される) 場合があることに気付きました。これは LARS アルゴリズムの正しい動作ですか、それとも scikit-learn の実装にバグがあるのでしょうか?

cv.larsについて質問があります。以下は、私が使用するデータの説明です。

larsパッケージを使用して既に投げ縄を実行しています。私のコードは次のとおりです。

上記の手順はうまくいくようです。ただし、ラムダ値を相互検証しようとすると、次のエラーが発生します。

相互検証の私のコードは次のとおりです。

何が起こっているのか誰にも分かりませんか？そのエラーが何を意味するのか、データ (またはコード) の何が問題なのか、本当にわかりません。

Rのパッケージを使用してLASSO（最小絶対収縮および選択演算子）を実行しようとしていlarsます。これが私のデータの次元です：

薄暗い(y): 235 50

薄暗い(x): 235 15

以下を実行する場合:

次のエラーが表示されます。

応答変数「y」をベクトルにすると、次のようになります。

できます！ただし、これを行うと、LASSO はパネルの 3000 のうち 1 つの証券に対して実行されます。この数式をどのように拡張して、データのパネルを分析できますか?? 3000 銘柄のそれぞれについて個別に LASSO を実行することは、横断的なダイナミクスを除外するためあまり意味がありません。

私が得ることができるどんな助けも使うことができました！ありがとう！

larsR パッケージで自分のデータのモデルを推定するのに苦労しています。

たとえば、偽のデータセット x と対応する値 y を次のように作成します。

次に、lars 関数を使用して、なげなわ正則化を使用するモデルをトレーニングします。

今、私は推定モデルが何であるかを知りたいです ( that I know to be: y = 0.5 + 3 * x[,1] + 0 * x[,2])

最後のステップで得られた係数にのみ関心があります。

これらは私が期待する係数ですが、0.5から切片 ( )を取得する方法が見つかりませんm。

のコードをチェックしようとしましたpredict.larsが、適合は次のように行われます。

変数がスケーリングされ、y(object$mu) の平均が使用されていることがわかりますが、探している切片の値を取得する簡単な方法が見つかりません。どうすればそれを手に入れることができますか？

LARS アルゴリズムから作成された線形回帰で、比較的小さなデータセット (n = 22、p = 17) で Leave-one-out 交差検証を実行しようとしています。基本的に、標準化されたデータの n 行列を作成する必要があります (各列は、平均値を中心とし、列の SD によって標準化されたエントリで構成されます)。

これまでリストを使用したことはありませんが、さまざまなマトリックスの列を操作/標準化できる限り、リストを作成することにオープンです。

Rで試したのは次のとおりです。

クラスの成績に関連しているため、データを共有できるかどうかはわかりませんが、コードを実行すると、ループを通過し、最後の行が x.standardized.i として欠落している標準化された行列を割り当てることで停止します.

larsRのパッケージでなげなわ回帰の係数を取得する方法を教えてもらえますか?

たとえば、コードが次のような場合:

ありがとうございました。