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r - miselect パッケージを使用した MI Lasso / Elastic Net の test および trainingdataset で MI 後にスタックされたデータセットを分割する
R は初めてで、MI Lasso/Elastic Net Regression を実行する必要があります。MI には「マウス」パッケージを使用します。パッケージ「miselect」で ML モデルを実行するには、スタック形式の MI データが必要です。次のように、MI の後にスタックされたデータセットを取得します。
imputed_long <- complete(imputed, include=F, "long")
モデルがデータにどの程度適合しているかを確認するには、データセットをテスト データセットとトレーニング データセットに分割する必要があります。
2 つの質問があります。
- MI の前にデータを分割したほうがよいでしょうか。その後、テストとトレーニングのデータセットと ML モデルに対して個別に MI を実行しますか? または、MI を実行した後にデータセットを分割する必要がありますか? 積み重ねられたデータセットをトレーニングとテストのデータセットに分割するにはどうすればよいですか (80/20 が最適です)。
- 「miselect」で ML モデルの予測パフォーマンスを取得するにはどうすればよいですか? miselect パッケージの説明に例が見つかりません。コードでアルファとラムダをクロス検証できますが、続行する方法がわかりません。