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如何在glmnet中指定日志链接？

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我在一个广义线性模型上运行一个弹性网，其中的glmnet和插入包在R中 .

我的响应变量是cost（其中cost> $ 0），因此我似乎允许我指定 (link="log") ，如下所示：

> lasso_fit <- glmnet(x, y, alpha=1, family="gaussian"(link="log"), lambda.min.ratio=.001)

我尝试了不同的变种，有没有引用，但没有运气 . glmnet文档没有讨论如何包含日志链接 .

我错过了什么吗？ family="gaussian" 是否已隐式假设日志链接？

r glmnet

1 回答

  • 4

    这有点令人困惑，但 glmnet 和 glm 中的 family 参数完全不同 . 在 glm 中，您可以指定 character ，如 "gaussian" ，或者您可以指定具有某些参数的函数，例如 gaussian(link="log") . 在 glmnet 中，您只能使用 character 指定族，如 "gaussian" ，并且无法通过该参数自动设置链接 .

    gaussian 的默认链接是 identity 函数，即根本没有转换 . 但是，请记住链接函数只是 y 变量的转换;你可以自己指定：

    glmnet(x, log(y), family="gaussian")

    另请注意， poisson 系列的默认链接是 log ，但目标函数将更改 . 请参阅前两段中 ?glmnet 下的详细信息 .

    你的评论让我重新思考我的答案;我有证据表明它是 not correct .

    正如您所指出的，E [log（Y）]和log（E [Y]）之间存在差异 . 我认为上面的代码所做的是适合E [log（Y）]，这不是你想要的 . 以下是一些生成数据并确认您在评论中注明的内容的代码：

    # Generate data
set.seed(1)
x <- replicate(3,runif(1000))
y <- exp(2*x[,1] + 3*x[,2] + x[,3] + runif(1000))
df <- data.frame(y,x)

# Run the model you *want*
glm(y~., family=gaussian(link="log"), data=df)$coef
# (Intercept)          X1          X2          X3 
#   0.4977746   2.0449443   3.0812333   0.9451073 

# Run the model you *don't want* (in two ways)    
glm(log(y)~., family=gaussian(link='identity'), data=df)$coef
# (Intercept)          X1          X2          X3 
#   0.4726745   2.0395798   3.0167274   0.9957110 
lm(log(y)~.,data=df)$coef
# (Intercept)          X1          X2          X3 
#   0.4726745   2.0395798   3.0167274   0.9957110 

# Run the glmnet code that I suggested - getting what you *don't want*.
library(glmnet)
glmnet.model <- glmnet(x,log(y),family="gaussian", thresh=1e-8, lambda=0)
c(glmnet.model$a0, glmnet.model$beta[,1])
#        s0        V1        V2        V3 
# 0.4726745 2.0395798 3.0167274 0.9957110
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