predict(cv.fit, type = "nonzero")如何指定惩罚系数
时间: 2023-12-07 21:02:55 浏览: 35
在使用交叉验证(cross-validation)进行模型选择和调参时,可以使用 `glmnet` 包中的 `cv.glmnet()` 函数来实现。在使用交叉验证选择最优的惩罚参数(penalty parameter)时,可以通过设置 `alpha` 参数来控制惩罚项的类型,同时通过设置 `lambda` 参数来控制惩罚系数的大小。
具体来说,`glmnet` 包中的 `cv.glmnet()` 函数的语法如下:
```R
cv.fit <- cv.glmnet(x, y, alpha = 1, lambda = NULL)
```
其中,`x` 和 `y` 分别是输入特征和响应变量,`alpha` 参数用于控制惩罚项的类型,取值范围为 0 到 1,当 `alpha = 0` 时表示使用 L2 惩罚项(岭回归),当 `alpha = 1` 时表示使用 L1 惩罚项(Lasso),当 `alpha` 在 0 和 1 之间时表示使用 Elastic Net 惩罚项;`lambda` 参数用于控制惩罚系数的大小,可以是一个向量或者一个数值序列,`cv.glmnet()` 函数将在指定的 `lambda` 值上进行交叉验证,并返回一个 `cv.glmnet` 对象。
在得到 `cv.glmnet` 对象后,可以使用 `predict()` 函数进行预测。如果想要预测非零系数对应的输入特征,可以将 `type` 参数设置为 `"nonzero"`,例如:
```R
# 假设 cv.fit 是一个 cv.glmnet 对象
predict(cv.fit, type = "nonzero")
```
在预测时,`cv.glmnet` 对象中已经包含了训练集和测试集上的拟合结果和交叉验证结果,因此可以直接调用 `predict()` 函数进行预测,无需再次指定惩罚系数。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)