结合岭回归模型的输出?

数据挖掘 机器学习 r 回归 集成建模 glm
2022-03-03 04:46:19

我面临一个问题,我有 7 组不同的变量/列/预测变量。

我正在尝试预测相同的目标变量,并且我想根据它们的重要性以有序的方式观察所有集合的重要性/效果。(我正在尝试对 7 个单独的集合中的每一个使用岭回归模型,因为我想保留所有变量,并且我想组合这 7 个模型的输出,每个集合有 20 多个变量)

1个回答

如果您通过“变量”表示预测变量,您可以使用“rbind 或 cbind”组合您的 7 个模型并将其保存到数据框或数据表中。但是,请记住首先将 7 个模型中的每一个都保存到数据表或数据框中。

关于排名,我同意@Valentin 你可能想先做出预测,然后再排名。但是,如果您想考虑所有预测变量,则没有必要应用所有集合的排名。完成预测后,您将看到它们的重要性。

附加说明:在执行预测时,Glmnet 是更敏感的库/方法,请确保在创建模型和进行预测时所有列的顺序相同且名称相同。这给我预测时带来了很多麻烦。希望这可能对您有所帮助。