提取插入符号中最佳调整参数的系数-Java 学习之路

我正在使用 glmnet 在插入符号中运行弹性网络正则化 .

我将alpha和lambda的值序列传递给 trainControl ，然后执行 repeatedcv 以获得alpha和lambda的最佳调整 .

下面是一个示例，其中alpha和lambda的最佳调整分别为0.7和0.5：

age     <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7, 6, 8, 11, 11, 6, 2, 10, 14, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) 
gender  <-  make.names(as.factor(c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1)))
bmi_p   <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88, 0.83, 0.48, 0.99, 0.80, 0.85,
         0.50, 0.91, 0.29, 0.88, 0.99, 0.84, 0.80, 0.85, 0.88, 0.99) 
m_edu   <- make.names(as.factor(c(0, 1, 1, 2, 2, 3, 2, 0, 1, 1, 0, 1, 2, 2, 1, 2, 0, 1, 1, 2, 2, 0 , 1, 0)))
p_edu   <-  make.names(as.factor(c(0, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 1, 3, 2, 3, 0, 0, 2, 0, 1, 0, 1)))
f_color <-  make.names(as.factor(c("blue", "blue", "yellow", "red", "red", "yellow", 
                   "yellow", "red", "yellow","blue", "blue", "yellow", "red", "red", "yellow", 
                   "yellow", "red", "yellow", "yellow", "red", "blue", "yellow", "yellow", "red")))
asthma <-  make.names(as.factor(c(1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1)))
x <- data.frame(age, gender, bmi_p, m_edu, p_edu, f_color, asthma)

tuneGrid <- expand.grid(alpha = seq(0, 1, 0.05), lambda = seq(0, 0.5, 0.05))
fitControl <- trainControl(method = 'repeatedcv', number = 3, repeats = 5, classProbs = TRUE, summaryFunction = twoClassSummary) 

set.seed(1352)
model.test <- caret::train(asthma ~ age + gender + bmi_p + m_edu + p_edu + f_color, data = x, method = "glmnet", 
                       family = "binomial", trControl = fitControl, tuneGrid = tuneGrid, 
                       metric = "ROC")

model.test$bestTune

My question?

当我运行 as.matrix(coef(model.test$finalModel)) 时，我会假设给出对应于最佳模型的系数，我得到100组不同的系数 .

那么如何获得与最佳调整相对应的系数？

我已经看到了这个建议来获得最好的模型 coef(model.test$finalModel, model.test$bestTune$lambda) 然而，这会返回NULL系数，并且在任何情况下，只会返回与lambda相关的最佳调整，而不是返回alpha .

编辑：

在互联网上到处搜索之后，我现在可以找到的所有指向正确答案的方向是this博文，其中 model.test$finalModel 返回对应于最佳alpha调整的模型， coef(model.test$finalModel, model.caret$bestTune$lambda) 返回对应于的系数集lambda的最佳值 . 如果这是真的那么这就是我的问题的答案 . 但是，由于这是一篇博文，我找不到其他任何支持这一说法，我仍然持怀疑态度 . 任何人都可以验证这个声明 model.test$finalModel 返回对应于最佳alpha的模型吗？如果是这样，那么这个问题就会解决 . 谢谢！

1 回答

在玩了一些你的代码后，我发现很奇怪glmnet火车根据种子选择不同的lambda范围 . 这是一个例子：

set.seed(13)
model.test <- caret::train(asthma ~ age + gender + bmi_p + m_edu + p_edu + f_color, data = x, method = "glmnet", 
                           family = "binomial", trControl = fitControl, tuneGrid = tuneGrid, 
                           metric = "ROC")

c(head(model.test$finalModel$lambda, 5), tail(model.test$finalModel$lambda, 5))
#output
 [1] 3.7796447301 3.4438715094 3.1379274562 2.8591626295 2.6051625017 0.0005483617 0.0004996468 0.0004552595 0.0004148155
[10] 0.0003779645

最佳lambda是：

model.test$finalModel$lambdaOpt
#output
#[1] 0.05

这工作：

coef(model.test$finalModel, model.test$finalModel$lambdaOpt)
#12 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
                        1
(Intercept)   -0.03158974
age            0.03329806
genderX1      -1.24093677
bmi_p          1.65156913
m_eduX1        0.45314106
m_eduX2       -0.09934991
m_eduX3       -0.72360297
p_eduX1       -0.51949828
p_eduX2       -0.80063642
p_eduX3       -2.18231433
f_colorred     0.87618211
f_coloryellow -1.52699254

给出系数最佳alpha和lambda

当使用这个模型来预测一些y被预测为X1而一些被预测为X2

[1] X1 X1 X0 X1 X1 X0 X0 X1 X1 X1 X0 X1 X1 X1 X0 X0 X0 X1 X1 X1 X1 X0 X1 X1
Levels: X0 X1

现在用你使用的种子

set.seed(1352)
model.test <- caret::train(asthma ~ age + gender + bmi_p + m_edu + p_edu + f_color, data = x, method = "glmnet", 
                           family = "binomial", trControl = fitControl, tuneGrid = tuneGrid, 
                           metric = "ROC")

c(head(model.test$finalModel$lambda, 5), tail(model.test$finalModel$lambda, 5))
#output
 [1] 2.699746e-01 2.459908e-01 2.241377e-01 2.042259e-01 1.860830e-01 3.916870e-05 3.568906e-05 3.251854e-05 2.962968e-05
[10] 2.699746e-05

lambda值小10倍，这给出了空系数，因为lambdaOpt不在测试的lambda范围内：

coef(model.test$finalModel, model.test$finalModel$lambdaOpt)
#output
12 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
              1
(Intercept)   .
age           .
genderX1      .
bmi_p         .
m_eduX1       .
m_eduX2       .
m_eduX3       .
p_eduX1       .
p_eduX2       .
p_eduX3       .
f_colorred    .
f_coloryellow .

model.test$finalModel$lambdaOpt
#output
0.5

现在，在预测此模型时，只预测X0（第一级）：

predict(model.test, x)
#output
 [1] X0 X0 X0 X0 X0 X0 X0 X0 X0 X0 X0 X0 X0 X0 X0 X0 X0 X0 X0 X0 X0 X0 X0 X0
Levels: X0 X1

非常奇怪的行为，可能值得报道

回复于 2024-05-05T14:35:54+08:00

提取插入符号中最佳调整参数的系数

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