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r - 如何计算 LASSO 回归的交叉验证 R2？

问题描述

我正在使用此代码来拟合使用 LASSO 回归的模型。

library(glmnet)
IV1 <- data.frame(IV1 = rnorm(100))
IV2 <- data.frame(IV2 = rnorm(100))
IV3 <- data.frame(IV3 = rnorm(100))
IV4 <- data.frame(IV4 = rnorm(100))
IV5 <- data.frame(IV5 = rnorm(100))
DV <- data.frame(DV = rnorm(100))

data<-data.frame(IV1,IV2,IV3,IV4,IV5,DV)

x <-model.matrix(DV~.-IV5 , data)[,-1]
y <- data$DV

AB<-glmnet(x=x, y=y, alpha=1)
plot(AB,xvar="lambda")

lambdas = NULL
for (i in 1:100)
{
  fit <- cv.glmnet(x,y)
  errors = data.frame(fit$lambda,fit$cvm)
  lambdas <- rbind(lambdas,errors)
}

lambdas <- aggregate(lambdas[, 2], list(lambdas$fit.lambda), mean)


bestindex = which(lambdas[2]==min(lambdas[2]))
bestlambda = lambdas[bestindex,1]


fit <- glmnet(x,y,lambda=bestlambda)

我想使用训练数据计算某种 R2。我假设一种方法是使用我在选择 lambda 时执行的交叉验证。根据这篇文章，这似乎可以使用

r2<-max(1-fit$cvm/var(y))

但是，当我运行它时，我收到此错误：

Warning message:
In max(1 - fit$cvm/var(y)) :
no non-missing arguments to max; returning -Inf

谁能指出我正确的方向？这是根据训练数据计算 R2 的最佳方法吗？

标签： rregressionglmnetlasso-regression

解决方案

函数 glmnet 不返回 cvm 作为 fit 的结果

?glmnet

你想要做的是使用 cv.glmnet

?cv.glmnet

以下作品（请注意，您必须指定超过 1 个 lambda 或让它自己弄清楚）

fit <- cv.glmnet(x,y,lambda=lambdas[,1])

r2<-max(1-fit$cvm/var(y))

我不确定我是否理解您要执行的操作。也许这样做？

for (i in 1:100)
{
  fit <- cv.glmnet(x,y)
  errors = data.frame(fit$lambda,fit$cvm)
  lambdas <- rbind(lambdas,errors)
  r2[i]<-max(1-fit$cvm/var(y))
}

lambdas <- aggregate(lambdas[, 2], list(lambdas$fit.lambda), mean)


bestindex = which(lambdas[2]==min(lambdas[2]))
bestlambda = lambdas[bestindex,1]
r2[bestindex]

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