r - 岭回归总是返回错误

Question

我正在尝试使用该HDtweedie包为 Tweedie 发行版运行岭回归。除了 0 之外，使用任何级别的 alpha 运行弹性网都没有问题。当我尝试运行 ridge 时，它​​总是输出：

if (any(lambda < 0)) stop("lambdas should be non-negative") 中的错误：需要 TRUE/FALSE 的缺失值

auto使用包含在中的包的示例HDTweedie：

require(HDtweedie)
data('auto')
ridge = cv.HDtweedie(auto$x, auto$y, p = 1.44, alpha = 0)

非常感谢任何想法或建议！

Answer 1

正如@Marco Sandri 评论的那样，实现这一目标的最简单方法是使用非常小的 alpha 值。然而，这样做的副作用是 lambdas 的选择。HDtweedie 文档中描述了 lambda 的默认起始值​​：

max(lambda) 是所有系数都为零的 lambda 的最小值。

如果 lasso 权重为 1e-20，那么这个值将是 1e+20 的量级来补偿，因此脊收缩效果将是巨大的。对我来说，这表现为非常小的系数，截距不受影响。

这可以通过手动提供一组适当的 lambda 值来解决。