如何使用 glmnet 的每折叠观察值预先计算 foldid
How to precompute foldid with even observations per fold for glmnet
根据glmnet vignette，一个foldid可以设置为：
foldid=sample(1:10,size=length(y),replace=TRUE)
但是，如果您查看每个折叠中的观察次数：
> table(foldid)
foldid
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
10 12 8 7 12 12 8 7 14 10
分布不是很均匀。每次我用 cvm/lambda.min 运行 cv.glmnet 和 foldid 通过上述方法预先计算时（在我自己的数据集上；n< 30), 并想尝试 foldid 观察分布更均匀。有人可以建议一种方法（代码）来做到这一点吗？
没关系。在 glmnet manual.
中找到了答案
(n = 100)
> foldid=sample(rep(seq(10),length=n))
> table(foldid)
foldid
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
10 10 10 10 10 10 10 10 10 10
所有的折叠都有相同的观察次数。
根据glmnet vignette，一个foldid可以设置为：
foldid=sample(1:10,size=length(y),replace=TRUE)
但是，如果您查看每个折叠中的观察次数：
> table(foldid)
foldid
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
10 12 8 7 12 12 8 7 14 10
分布不是很均匀。每次我用 cvm/lambda.min 运行 cv.glmnet 和 foldid 通过上述方法预先计算时（在我自己的数据集上；n< 30), 并想尝试 foldid 观察分布更均匀。有人可以建议一种方法（代码）来做到这一点吗？
没关系。在 glmnet manual.
中找到了答案(n = 100)
> foldid=sample(rep(seq(10),length=n))
> table(foldid)
foldid
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
10 10 10 10 10 10 10 10 10 10
所有的折叠都有相同的观察次数。