使用 caret、glmnet 和（嵌套）交叉验证构建嵌套逻辑回归模型

Question

我的问题

我想建立一个在预测二元变量时具有高 AUC 的逻辑回归模型。

我想使用以下方法（如果可行）：

使用弹性网络模型 (glmnet) 减少预测变量并找到最佳超参数（alpha 和 lambda）
将这个模型的输出（一个简单的线性组合）与一个额外的预测器（超级医生的意见superdoc）结合在一个逻辑回归模型中（=finalmodel)，类似于第 26 页中所述：

Afshar P, Mohammadi A, Plataniotis KN, Oikonomou A, Benali H. From Handcrafted to Deep-Learning-Based Cancer Radiomics: Challenges and Opportunities. IEEE Signal Process Mag 2019; 36: 132–60. Available here

示例数据

作为示例数据，我有一个包含许多数字预测变量和二进制 (pos/neg) 结果 (diabetes) 的数据集。

# library
library(tidyverse)
library(caret)
library(glmnet)
library(mlbench)

# get example data
data(PimaIndiansDiabetes, package="mlbench")
data <- PimaIndiansDiabetes

# add the super doctors opinion to the data
set.seed(2323)
data %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(superdoc=case_when(diabetes=="pos" ~ as.numeric(sample(0:2,1)), TRUE~ 0)) -> data

# separate the data in a training set and test set
train.data <- data[1:550,]
test.data <- data[551:768,]

^{由 reprex package (v1.0.0)}

于 2021 年 3 月 14 日创建

我已经尝试过的

# train the model (without the superdoc's opinion)
set.seed(2323)
model <- train(
  diabetes ~., data = train.data %>% select(-superdoc), method = "glmnet",
  trControl = trainControl("cv",
                           number = 10,
                           classProbs = TRUE,
                           savePredictions = TRUE,
                           summaryFunction = twoClassSummary),
  tuneLength = 10,
  metric="ROC" #ROC metric is in twoClassSummary
)


# extract the coefficients for the best alpha and lambda  
coef(model$finalModel, model$finalModel$lambdaOpt) -> coeffs
tidy(coeffs) %>% tibble() -> coeffs

coef.interc = coeffs %>% filter(row=="(Intercept)") %>% pull(value)
coef.pregnant = coeffs %>% filter(row=="pregnant") %>% pull(value)
coef.glucose = coeffs %>% filter(row=="glucose") %>% pull(value)
coef.pressure = coeffs %>% filter(row=="pressure") %>% pull(value)
coef.mass = coeffs %>% filter(row=="mass") %>% pull(value)
coef.pedigree = coeffs %>% filter(row=="pedigree") %>% pull(value)
coef.age = coeffs %>% filter(row=="age") %>% pull(value)


# combine the model with the superdoc's opinion in a logistic regression model
finalmodel = glm(diabetes ~ superdoc + I(coef.interc + coef.pregnant*pregnant + coef.glucose*glucose + coef.pressure*pressure + coef.mass*mass + coef.pedigree*pedigree + coef.age*age),family=binomial, data=train.data)


# make predictions on the test data
predict(finalmodel,test.data, type="response") -> predictions


# check the AUC of the model in the test data
roc(test.data$diabetes,predictions, ci=TRUE) 
#> Setting levels: control = neg, case = pos
#> Setting direction: controls < cases
#> 
#> Call:
#> roc.default(response = test.data$diabetes, predictor = predictions,     ci = TRUE)
#> 
#> Data: predictions in 145 controls (test.data$diabetes neg) < 73 cases (test.data$diabetes pos).
#> Area under the curve: 0.9345
#> 95% CI: 0.8969-0.9721 (DeLong)

^{由 reprex 包 (v1.0.0) 创建于 2021-03-14}

我不太确定的地方...

我认为要找到最准确的模型并避免过度拟合，我必须使用嵌套交叉验证（据我了解 and ）。但是，我不确定该怎么做。目前，每次我使用另一个 set.seed 个不同的预测变量时，我都会得到不同的 AUCs。可以通过正确使用嵌套交叉验证来缓解这种情况吗？

更新 1

我刚了解到嵌套 CV 并不能帮助您获得最准确的模型。问题是，我在上面的第二个代码示例中得到了具有不同 set.seet 的可变系数。我实际上遇到了与此处描述的相同的问题：

一个已发布的解决方案是使用重复的 CV 来减少这种变化。不幸的是我无法得到这个运行.

更新 2

使用 "repeatedcv" 解决了我的问题。使用重复的 cv not 嵌套 cv 成功了！

model <- train(
  diabetes ~., data = train.data %>% select(-superdoc), method = "glmnet",
  trControl = trainControl("repeatedcv",
                           number = 10,
                           repeats=10,
                           classProbs = TRUE,
                           savePredictions = TRUE,
                           summaryFunction = twoClassSummary),
  tuneLength = 10,
  metric="ROC" #ROC metric is in twoClassSummary
)

Answer 1

感谢@missuse 我可以解决我的问题：

交叉验证无助于获得最准确的模型。这个（我的）误解在博客 post 中得到了很好的讨论：The "Cross-Validation - Train/Predict" misunderstanding

种子依赖于小数据集中 glmnet 的预测变量系数变化的问题可以通过重复交叉验证来缓解（即，caret::trainControl 中的 "repeatedcv"，如评论中所述)

堆叠式学习器（在我的例子中是堆叠式 glmnet 和 glm）通常是使用来自较低级别学习器的折叠外预测构建的。这可以使用此博客 post 中所述的 mlr3 包来完成：Tuning a stacked learner. Since this was not an initial question, I opened a new question .

使用 caret、glmnet 和（嵌套）交叉验证构建嵌套逻辑回归模型

Building a nested logistic regression model using caret, glmnet and a (nested) cross-validation

r

glmnet

cross-validation

auc

r-caret