R中glmnet模型变量重要性计算的差异

Question

我想计算 R 中 glmnet 模型的变量重要性。我正在使用 glmnet 包来拟合像

这样的弹性网络模型

library(glmnet)
library(caret)
library(vip)

data_y <- as.vector(mtcars$mpg)
data_x <- as.matrix(mtcars[-1])

fit.glmnet <- glmnet(data_x, data_y, family="gaussian")

set.seed(123)
cvfit.glmnet = cv.glmnet(data_x, data_y, standardize=T)
cvfit.glmnet$lambda.min
coef(cvfit.glmnet, s = "lambda.min")

然后我使用 vip 包来获得可变的重要性作为

#Using vip package
vip::vi_model(cvfit.glmnet, s = cvfit.glmnet$fit$lambda)

哪个returns我

># A tibble: 10 x 3
   Variable Importance Sign 
   <chr>         <dbl> <chr>
 1 cyl         -0.886  NEG  
 2 disp         0      NEG  
 3 hp          -0.0117 NEG  
 4 drat         0      NEG  
 5 wt          -2.71   NEG  
 6 qsec         0      NEG  
 7 vs           0      NEG  
 8 am           0      NEG  
 9 gear         0      NEG  
10 carb         0      NEG

变量重要性同时包含变量的正值和负值，同时它不会在 0-1 或 0-100% 之间变化。

然后我尝试了这个 answer

的自定义函数

#Using function provided in this example
varImp <- function(object, lambda = NULL, ...) {
  
  ## skipping a few lines
  
  beta <- predict(object, s = lambda, type = "coef")
  if(is.list(beta)) {
    out <- do.call("cbind", lapply(beta, function(x) x[,1]))
    out <- as.data.frame(out)
  } else out <- data.frame(Overall = beta[,1])
  out <- abs(out[rownames(out) != "(Intercept)",,drop = FALSE])
  out
}

varImp(cvfit.glmnet, lambda = cvfit.glmnet$lambda.min)

它returns我跟着输出

        Overall
cyl  0.88608541
disp 0.00000000
hp   0.01168438
drat 0.00000000
wt   2.70814703
qsec 0.00000000
vs   0.00000000
am   0.00000000
gear 0.00000000
carb 0.00000000

虽然自定义函数的输出不包含负值，但它确实在 0-1 或 0-100% 之间变化。

我知道 caret 包有 varImp 功能，它给出了 0-100% 之间的变量重要性。但是我想为 cv.glmnet 对象而不是 caret::train 对象实现同样的事情。如何为 cv.glmnet 对象实现 alike caret 包的可变重要性？

Answer 1

问题是如何获取0-100%之间的glmnet变量重要性。

如果希望根据某个（通常是最优的）惩罚的系数大小分配重要性。如果这些系数是基于标准化变量（glmnet 中的默认值）得出的，那么系数可以简单地缩放到 0 - 1 范围：

给出稍微修改的函数：

varImp <- function(object, lambda = NULL, ...) {
  beta <- predict(object, s = lambda, type = "coef")
  if(is.list(beta)) {
    out <- do.call("cbind", lapply(beta, function(x) x[,1]))
    out <- as.data.frame(out)
  } else out <- data.frame(Overall = beta[,1])
  out <- abs(out[rownames(out) != "(Intercept)",,drop = FALSE])
  out <- out/max(out)
  out[order(out$Overall, decreasing = TRUE),,drop=FALSE]
}

使用问题中的例子：

varImp(cvfit.glmnet, lambda = cvfit.glmnet$lambda.min)
#output
         Overall
wt   1.000000000
cyl  0.320796270
am   0.004840186
hp   0.004605913
disp 0.000000000
drat 0.000000000
qsec 0.000000000
vs   0.000000000
gear 0.000000000
carb 0.000000000

另一种为 glmnet 模型分配变量重要性的方法是根据包含的惩罚对变量进行评分 - 如果以更高的惩罚排除变量，则变量更重要。这种方法将在 mlr3 包中实现：https://github.com/mlr-org/mlr3learners/issues/28 at some point

R中glmnet模型变量重要性计算的差异

Discripencies in variable importance calculation for glmnet model in R

r

r-caret

glmnet

vip