我有兴趣利用插入符号对特定数据集进行推断。是否可以执行以下操作：
生成我在插入符号中训练的 glmnet 模型的系数。由于固有的特征选择，我想使用 glmnet，因为我不相信 glm 有它？
除了 ROC 指标，还有其他指标可以用来评估模型的拟合度吗？比如调整后的？
该分析的目的是对特定变量的影响进行一些推论，而不是进行预测。我只是喜欢 caret 包，因为到目前为止使用矩阵很容易使用。
插入符号和系数 (glmnet)
机器算法验证
插入符号
网络
2022-02-12 15:55:01
1个回答
假设您的插入符号模型称为“模型”。您可以使用model$finalModel. 然后您可以调用coef(model$finalModel)等。您必须选择一个您想要系数的 lambda 值，例如coef(model$finalModel, model$bestTune$.lambda)。
看一下函数的summaryFunction参数trainControl。给定预测变量和响应，它将允许您指定要最小化（或最大化，请参见 的maximize参数）的任何函数。train
以这种方式可能很难获得调整后的 R^2，但您可能会获得 R^2 或类似的东西。
其它你可能感兴趣的问题