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通常,在接近LASSO时,最佳超参数lambda假定为lambda.1se(在glmnet程序包中),这是最小化/最大化CV度量(
我一直在使用<code>cv.glmnet</code>函数来拟合套索逻辑回归模型。我正在使用<code>R</code> 这是我的代
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
我正在尝试将站点<a href="https://www.mathworks.com/matlabcentral/mlc-downloads/downloads/submissions/20678/versions/1/previews/la
我有一个小的数据集(37个观测值x 23个特征),并希望通过LASSO回归进行特征选择,以减小其维数。为此
我一直收到以下错误: <pre><code>**Error in elnet(x, is.sparse, ix, jx, y, weights, offset, type.gaussian, :
我对每次回归使用相同的数据。火车分数相当不错,但考试分数为负。这怎么可能呢?我没有使用规范
我有这个结果: <pre><code> YEARMADERANGE NCOMBATH TOTROOMS NUMFRIG NUMFREEZ STOVEN OVEN \ 0 7
我正在尝试在我的代码中实现sklearn的套索。为了进行测试,我决定使用<code>alpha = 0</code>进行测试。根据
我想使用statsmodel运行Lasso和Ridge逻辑回归。我收到以下错误。请建议如何获取fit.Ridge和Lasso回归已常规化
我一直在尝试运行以下代码,但遇到各种错误。有人知道如何解决当前问题吗?我正在尝试运行带有调
我似乎对<code>glmnet</code>有问题。我想运行常规的LASSO回归,以了解10个变量(<code>Dim1</code>,<code>Dim2</code
从我的数据集中 <code>df</code> 变量大小为数字(可以转换为数字,其中 <strong>small = 1, medium = 2, large = 3</st
我计划在时间序列数据上实施 LASSO 算法。结果,我不能在 R 中使用 cv.glmnet 函数,因为交叉验证的结构
如何将 Lasso 选择的变量集应用于高维数据集? 假设我有 300 个初始变量,从这组变量中我创建了一
我正在尝试按照我在以下链接中找到的代码对营业额进行套索回归:<a href="https://www.kaggle.com/acasalan/predic
在一些帮助下,我对 boostrapped 和多重插补数据集执行了 LASSO 回归,以构建一个诊断模型,该模型可以使
我通过多次运行 LASSO 并取平均 lambda 来选择一个 lambda,我使用了 <code>glmnet</code>。我知道想用这个 Lambda
我目前正在做机器学习的回归模型。我正在测试 3 个单独的 y 变量。我写了一个函数: <ol> <li>将使用
我使用 caret 和 glmnet pacakges 运行套索逻辑回归,使用重复交叉验证来选择优化的最小 lambda。 <pre><code>