問題タブ [lasso-regression]

私の回帰の問題では、scikit-learn の GridSearchCV を使用して最適なアルファ値を取得し、このアルファ値を推定器 (Lasso、Ridge、ElasticNet) で使用しています。トレーニング データセットの目標値に負の値が含まれていません。ただし、一部の予測値はマイナスです (約 5 ～ 10%)。次のコードを使用しています。私のトレーニング データにはいくつかの Null 値が含まれており、その機能を使用してそれらを置き換えています。

なぜいくつかを負の値として取得するのですか? X,y と X_test の形状は (20L, 400L) (20L,) (10L, 400L)

初回のみ警告を受けました。これは正常ですか？

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？

matlab で効率的なロジスティック回帰の実装を探しています。matlab で lassoglm を使用しました。しかし、1000 個の機能と正則化パラメーター 0.005 から 1 を使用して 10000 個の例を試してみると、非常に遅くなります。2 分割交差検証を使用します。ラムダ 0.05 以降では、非常に遅く、多くの時間がかかります。

より良い方法はありますか？

matlab で sklearn 関数を呼び出す必要があります。numpy 関数の呼び出しに問題があり、sklearn は numpy に基づいていると聞きました。

それについてのガイドはありますか？

cv.glmnet (R の glmnet) または LassoCV (scikit-learn) が、相互検証で使用する正則化定数 (ラムダ) のシーケンスを選択する方法を知っている人はいますか? どうもありがとうございました！