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r - 如何在 R 中的 cv.glmnet 或 glmnet 函数中找到拟合值？

问题描述

假设我生成了以下数据集并cv.glmnet使用R.

library(glmnet)
means <- c(-1, 1.3, 0.6, 2, 1.5, -0.7, 2.5)
size <- c(50, 50, 100, 200, 350, 50, 200)


t = list()
  for (i in 1:length(means)) {
   t[[i]] <- c(rnorm(size[i],mean = means[i],sd = 0.5))
  }
y <- c(unlist(t))
plot(y,type = 'l')

lower_tri <- function(i){ 
  a <- matrix(1,i,i)
  a[upper.tri(a)] <- 0
  return(a)
}
x <- lower_tri(sum(size))[,2:sum(size)]

cv_fit <- cv.glmnet(x,y)

如何使用 找到拟合值cv_fit1？我使用模型fitted()的功能lm。

非常感谢。

标签： rglmnetlasso-regression

解决方案

从 pkg询问 -object 的fitted值是错误的。交叉验证是在具有不同结构的相对广泛的模型上进行的，因此它实际上并没有做任何等效于具有单个模型和单个结果的事情。它的目标是为您提供结果，让您根据数据的性质选择过程的最佳复杂程度。这是选择glmnet模型的一步，即选择lambda。您可以使用它来获得预测：cv.glmnetglmnetglmcv.glmnetglmnet

 predict( glmnet(x,y), s=cv_fit$lambda.min )

我不认为提供的示例对支持进一步讨论特别有用，因为它看起来相当“退化”，复杂程度最低。

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