如何获得特定 lambda 的交叉验证套索的系数(不是“1se”或“min”lambda)
How to get the coefficents of a Cross Validated Lasso for a specific lambda (Not the “1se” or “min” lambda)
我 运行 一个 CV Lasso 与 R 中的 cv.gamlr 函数。我可以获得对应于“1se”或“min”标准的 lambda 的系数。
set.seed(123)
lasso<-cv.gamlr(x = X, y = Y, family ='binomial')
coef(lasso,select = "1se")
coef(lasso,select = "min")
但是如果我想获取存储在 lasso$gamlr$lambda 向量中的特定 lambda 的系数怎么办?有可能获得它们吗?
例如,要获取模型中第一个 lambda 的系数...像这样:
lambda_100<- lasso$gamlr$lambda[100]
coef(lasso,select = lambda_100)
当然,这会发送以下错误:
Error in match.arg(select) : 'arg' must be NULL or a character vector
谢谢:)
系数存储在 lasso$gamlr$beta
下,在您的示例中,您可以像这样访问它们:
library(gamlr)
x = matrix(runif(500),ncol=5)
y = rnorm(100)
cvfit <- cv.gamlr(x, y, gamma=1)
dim(cvfit$gamlr$beta)
[1] 5 100
length(cvfit$gamlr$lambda)
[1] 100
cvfit$gamlr$lambda[100]
seg100
0.00125315
cvfit$gamlr$beta[,drop=FALSE,100]
5 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
seg100
1 0.12960060
2 -0.16406246
3 -0.46566731
4 0.08197053
5 -0.54170494
或者,如果您更喜欢在向量中:
cvfit$gamlr$beta[,100]
1 2 3 4 5
0.12960060 -0.16406246 -0.46566731 0.08197053 -0.54170494
我 运行 一个 CV Lasso 与 R 中的 cv.gamlr 函数。我可以获得对应于“1se”或“min”标准的 lambda 的系数。
set.seed(123)
lasso<-cv.gamlr(x = X, y = Y, family ='binomial')
coef(lasso,select = "1se")
coef(lasso,select = "min")
但是如果我想获取存储在 lasso$gamlr$lambda 向量中的特定 lambda 的系数怎么办?有可能获得它们吗? 例如,要获取模型中第一个 lambda 的系数...像这样:
lambda_100<- lasso$gamlr$lambda[100]
coef(lasso,select = lambda_100)
当然,这会发送以下错误:
Error in match.arg(select) : 'arg' must be NULL or a character vector
谢谢:)
系数存储在 lasso$gamlr$beta
下,在您的示例中,您可以像这样访问它们:
library(gamlr)
x = matrix(runif(500),ncol=5)
y = rnorm(100)
cvfit <- cv.gamlr(x, y, gamma=1)
dim(cvfit$gamlr$beta)
[1] 5 100
length(cvfit$gamlr$lambda)
[1] 100
cvfit$gamlr$lambda[100]
seg100
0.00125315
cvfit$gamlr$beta[,drop=FALSE,100]
5 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
seg100
1 0.12960060
2 -0.16406246
3 -0.46566731
4 0.08197053
5 -0.54170494
或者,如果您更喜欢在向量中:
cvfit$gamlr$beta[,100]
1 2 3 4 5
0.12960060 -0.16406246 -0.46566731 0.08197053 -0.54170494