我对以下代码有疑问。 <pre><code>ridge.mod=glmnet(x,y,alpha=0,lambda=grid) </code></pre> glmnet函数是“ glmnet软件

glmnet的默认变量迹线图具有标准化系数吗？我怎么知道？如果没有，我该怎么做？ <pre><code>set.seed(123

我有一个大型的稀疏数据集（约4百万行乘3万列），每行约有10个真实元素。我正在使用glmnet软件包，该

你好，我正在尝试套索套牌。 <pre><code>set.seed(100) index = sample(1:nrow(dataset), 0.7*nrow(dataset)) train = dataset

此问题在CrossValidation上已经关闭，因为它专注于编程，因此在这里更适合： 我正在对数据运行弹性网逻

基于<a href="https://web.stanford.edu/%7Ehastie/glmnet/glmnet_alpha.html" rel="nofollow noreferrer">https://web.stanford.edu/~hastie/gl

我正在使用套索回归将某些文本分类为与AI相关或无关。当我使用<code>vip</code>和<code>tidymodels</code>计算变

我想为R中的glmnet模型计算变量重要性。我正在使用<code>glmnet</code>包来拟合弹性网模型，例如 <pre><code

我正在使用enetLTS，它称为glmnet，其数据集包含一个虚拟变量（性别）。然后我收到错误消息“ elnet（x，

我想减少特征，并想使用弹性净回归。因此，我想使用glmnet-package及其内置函数（如cv.glment）并绘制结果

（注意：我知道已经有数篇文章讨论了这个问题，但是没有一种解决方案适用于我的数据集。） 我

我正在内置<code>infert</code>数据集上的插入符中运行glmnet模型，例如 <pre><code>infert_y &lt;- factor(infert$case

我正在尝试复制<em> missuse </em>的工作<a href="https://stackoverflow.com/questions/50397115/caret-returns-different-predictions

我使用R的glmnet软件包训练了一种惩罚回归模型，并使用了一个sparse.model.matrix构造的X，其公式为“〜。*

我正在学习新的tidymodels框架的绳索，因此我可能会误解一些基本知识。 我提供了一个独立的示例

是否在Google合作实验室（不是R，而是python）上运行任何glmnet？ 我检查了我知道的现有版本是否可

我想在弹性净回归模型中强制使用一些自变量。在cva.glmnet（）函数中使用<strong> penalty.factor </strong>时出

我尝试使用glmnet（）拟合套索回归模型。由于我以前从未使用过Lasso回归，因此我尝试与教程相处，但是

我使用<code>glmnet</code>拟合了Lasso Logistic回归模型 <pre><code>X = data.matrix(mtcars %&gt;% dplyr::select(-vs)) y = mtca

我一直收到以下错误： <pre><code>**Error in elnet(x, is.sparse, ix, jx, y, weights, offset, type.gaussian, :