Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
如何修复套索中的“storage.mode(y) <-“double”错误:更改因子的存储模式无效”?
使用岭回归和套索回归时出现以下错误 storage mode y 我的数据集如下所示 gt as data frame blca only A tibble 315 x 435 Tags TCGA BL A5ZZ 01 TCGA XF AA
r
glmnet
lassoregression
我应该如何得到Lasso模型的系数?
这是我的代码 library MASS library caret df lt Boston set seed 3721 cv 10 folds lt createFolds df medv k 10 lasso grid lt expan
r
rcaret
lassoregression
如何从R中的Lasso回归获得系数?
有人可以告诉我如何获取包中套索回归的系数lars in R 例如 如果代码如下 test lasso lars A B 谢谢 First get cross validation score test lasso cv cv lars A
r
lassoregression
lars
R bigglasso 结果与 hdm 或 glmnet 不匹配
我一直在尝试使用 R 包 biglasso 来处理高维数据 但是 我得到的结果与我从 hdm 或 glmnet 获得的 LASSO 函数的结果不匹配 biglasso 的文档也很差 在下面的示例中 hdm 和 glmnet 的结果非常接近
r
machinelearning
Bigdata
lassoregression
如何在Python中执行逻辑套索?
scikit learn 包提供了以下功能Lasso and LassoCV 但没有选择拟合逻辑函数而不是线性函数 如何在 python 中执行逻辑套索 Lasso 通过 L1 惩罚优化最小二乘问题 根据定义 您无法使用 Lasso 优化逻
python
scikitlearn
LogisticRegression
lassoregression
“mean_squared_error”的负值
我正在使用 scikit 并使用mean squared error作为 cross val score 中模型评估的评分函数 rms score cross validation cross val score model X y cv
Regression
scikitlearn
linearregression
lassoregression
为什么在套索回归中计算 MSE 会给出不同的输出?
我正在尝试对 lasso2 包中的前列腺癌数据运行不同的回归模型 当我使用 Lasso 时 我看到两种不同的方法来计算均方误差 但它们确实给了我完全不同的结果 所以我想知道我是否做错了什么 或者这是否仅仅意味着一种方法比另一种方法更好 Ne
r
machinelearning
glmnet
lassoregression
meansquareerror
在 R 中将 LASSO 与分类变量结合使用
我有一个包含 1000 个观察值和 76 个变量的数据集 其中大约 20 个是分类变量 我想对整个数据集使用 LASSO 我知道通过 lars 或 glmnet 在 LASSO 中使用因子变量并不能真正起作用 但是变量太多 并且它们可以采用
r
Regression
glmnet
lassoregression
lars
Lasso sklearn 中的选项 normalize = True 有何作用?
我有一个矩阵 其中每列的平均值为 0 标准差为 1 In 67 x val std axis 0 min Out 70 0 99999999999999922 In 71 x val std axis 0 max Out 71 1 0000
python
machinelearning
scikitlearn
lassoregression
glmnet 如何计算最大 lambda 值?
The glmnet包使用了一系列LASSO调整参数lambda从最大缩放lambda max在此情况下不选择预测变量 我想知道如何glmnet计算这个lambda max价值 例如 在一个简单的数据集中 set seed 1 librar
r
glmnet
lassoregression