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r - R : cv.glmnet の model.matrix はデータフレームから行を削除します
cv.glmnet を使用してリッジおよびなげなわ回帰を実行するための説明変数のマトリックスの作成に問題があります。
元のデータ フレームの次元は 1460*81 で、いくつかの数値変数と因子変数で構成されています。glmnet を実行するために、 model.matrix を使用して予測子のマトリックスを作成しようとしています。
ただし、元のデータセットで model.matrix を作成すると、一部の行が削除され、応答変数と予測子が同じ長さではありません。
コードは次のとおりです。
そして今、データ フレームを model.matrix に渡して、マトリックスを作成しています。
n = 1460 * 80 が 1370 * 260 に変換される方法に注意してください。これにより、リッジ回帰を実行しようとすると、予測変数と応答変数の長さが一致しなくなります。
行列の長さ (x) が等しい (y) であることを確認するためにどこを見るべきかについてのアイデアはありますか?
r - LASSO 回帰分析作成時のエラー メッセージ
パッケージ「lars」を使用して、Tibshirani (1996) によって記述された LASSO 手法を使用して回帰モデルを作成したいと考えています。利益と利益率、1 つの従属変数 (のれん) など、すべて USD または % で表される 28 の金融独立変数があり、いずれも欠損値を含んでいません。つまり、すべての値が正、負、または 0 です。最初の列にはケース ID が含まれており、モデルに含めることはできません。
貸借対照表に報告されているのれんの価値を計算できる回帰モデルを作成したいと考えています。
今、私は次のコードを持っています:
lars() を実行すると、次のエラー メッセージが表示されます。
誰かがこのメッセージの意味と、これを解決する方法を説明できますか?
エラー メッセージには eps も示されているので、ここでエラーが発生することを期待しています: eps = .Machine$double.eps ですが、正直なところ、わかりません。
私のデータのサンプル:
r - Rのランダム化されたなげなわ
R でランダム化されたなげなわ関数を作成しようとしましたが、Python sklearn のランダム化されたなげなわ関数と同じ結果が得られないようです。ここで同じ哲学を適用していますが、違いを理解できませんでした。コードは、次のコードに基づいて変更されました: R のランダム化されたなげなわ関数。
コードとサンプル データは次のとおりです。
結果は、この表 (安定性) python での安定性に示されている結果と同様に匹敵するはずです。ただし、このアプローチと、最初のハイパーリンク リファレンスに示されている元の R コードでは、相関する機能 X11 から X14 が見つかりませんでした。私のRコードでどの部分が正しく機能していないのかわからない.