问题标签 [lars]
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r - Lasso r 代码 - 它有什么问题?
我正在尝试使用 lars 包进行套索回归,但似乎无法让 lars 位工作。我输入了代码:
但是,我收到一条错误消息:rep(1, n) 中的错误:无效的 'times' 参数。
我试过这样输入:
但随后我收到错误消息:'lars 错误(age+sex + bmi + map + td + ldl + hdl + tch + ltg + glu, y, type = "lasso") : object 'age' not found'
我哪里错了?
编辑:数据 - 如下,但还有 5 列。
scikit-learn - 套索路径 [linear_model.lars_path(model = 'lasso')]
linear_model.lars_path
在 scikit-learn 中运行 (model = 'lasso') 时,我对套索路径的行为感到困惑。
我认为一旦权重(系数)变为活动状态(与 0 的差异),它必须在 LARS 算法的所有即将执行的步骤中保持活动状态。
在我的数据上运行算法时,我注意到有时一个系数会变得活跃,然后它会变为零(从活跃集中删除)。这是 LARS 算法的正确行为,还是 scikit-learn 实现中存在错误?
r - R中的cv.lars错误
我有一个关于cv.lars的问题。下面是我使用的数据的描述:
我已经使用lars包运行了套索。我的代码如下:
上述过程似乎运行良好。但是,当我尝试对lambda值进行交叉验证时,出现以下错误:
我的交叉验证代码是:
有谁知道发生了什么?我真的不知道那个错误是什么意思以及我的数据(和/或代码)有什么问题。
r - R:lars 中的错误(x = , y = , type = "lasso")
我正在尝试使用lars
R 中的包运行 LASSO(最小绝对收缩和选择运算符)。这是我的数据维度:
暗淡(y):235 50
暗淡(x):235 15
运行以下命令时:
我收到以下错误:
当我将响应变量“y”设为向量时,如下所示:
有用!但是,这样做意味着对面板中 3000 个证券中的 1 个执行 LASSO。这个公式如何扩展到分析一组数据?对 3000 只证券中的每一种单独进行 LASSO 没有多大意义,因为它排除了任何横截面动态。
我可以使用我能得到的任何帮助!谢谢!
r - 如何使用套索(lars R 包)从线性模型中获取截距
我很难获得 R 包lars
为我的数据估计的模型。
例如,我创建了一个假数据集 x 和相应的值 y,如下所示:
接下来,我使用 lars 函数训练一个使用 lasso 正则化的模型:
现在我想知道估计的模型是什么(that I know to be: y = 0.5 + 3 * x[,1] + 0 * x[,2]
)
我只对最后一步获得的系数感兴趣:
这些是我期望的系数,但我找不到从中获取截距(0.5
)的方法m
。
我试图检查 的代码predict.lars
,其中的拟合是这样完成的:
我可以看到变量被缩放,并且使用了y
(object$mu) 的平均值,但是我找不到一种简单的方法来获得我正在寻找的截距的值。我怎么能得到那个?
r - 使用循环在 R 中创建矩阵
我试图在一个相对较小的数据集(n = 22,p = 17)上对由 LARS 算法生成的线性回归进行留一交叉验证。本质上,我需要创建 n 个标准化数据矩阵(每列由以平均值为中心并由列的 SD 标准化的条目组成)。
我以前从未使用过列表,但只要可以操作/标准化不同矩阵的列,我就愿意制作列表。
这是我在 R 中尝试过的:
我不确定我是否可以共享数据,因为它与班级的成绩有关,但是当我运行代码时,它会通过循环并通过分配一个标准化矩阵来停止,最后一行缺失为 x.standardized.i .
r - 如何从 R 中的套索回归中获得系数?
有人能告诉我如何lars
在 R 的包中获得套索回归的系数吗?
例如,如果代码如下:
谢谢你。
r - 从 lars 包更改情节标题
我一直在使用 lars 包来做一些套索回归的工作,并且已经弄清楚了很多。它输出的图表对我来说仍然是个谜。我尝试编辑 plot.lars 函数以更改绘图标题,尝试在绘图调用中插入 main="TITLE" ,这只是将标题放在现有标题上。任何人都知道如何更改情节调用上方的“LASSO”文本?
matlab - 我得到了 LARS 的代码,但变量似乎未定义?
我得到了 LARS 的这段代码,但是当我运行时,它显示未定义的 X。我不明白是什么x
。为什么会出现错误?
r - 在测试数据上使用带有 LARS 模型的预测时出现错误消息
我使用一个lars
模型并将其应用于具有数值数据和因子的大型数据集(75 个特征)。
我通过以下方式训练模型
这提供了一个很好的样本内拟合。如果我将它应用于 testdata
然后我收到错误消息
我认为这与数据集中因素水平不同的事实有关。然而
给出一个空的结果,而
给出 3 个索引。因此,训练集中确实出现了 3 个因子水平,但测试集中没有出现。为什么这会导致问题?我该如何解决这个问题?
代码打击用一个玩具示例说明了这一点。在测试数据集中,该因子没有级别“l3”。