models - glmnet 对二进制数据模型有什么作用（P=1 或 P=0）

Question

我在二进制数据上运行以下弹性网络模型（1 = 坏，0 = 好）。有谁知道 glmnet 默认适合什么类型的模型：P(y=1) 或 P(y=0)。反正有没有选择前者来适应模型。

cv.glmnet(x, y, family="binomial", type.measure="deviance", standardize=FALSE, nfolds=5, alpha=par)

Answer 1

glmnet 文档中包含您的答案（?predict.glmnet在 R 中键入）：

请注意，对于“二项式”模型，仅返回与因子响应的第二级对应的类的结果。

如果您描述的二进制数据被分配y为一个简单的数字向量，那么模型将产生 P(y=1) 拟合。

> x <- matrix(rnorm(100*20),100,20)  # create some sample input
> y <- as.factor(sample(0:1, 100, replace=TRUE))
> levels(y)
[1] "0" "1"
> py1_fit <- glmnet(x, y, family="binomial")

要反转并适应 P(y=0)，您只需重新排序级别：

> y0 <- factor(y, levels=rev(levels(y)))
> levels(y0)
[1] "1" "0"
> py0_fit <- glmnet(x, y0, family="binomial")