Каретка и коэффициенты (glmnet)

Я заинтересован в использовании каретки для того, чтобы делать выводы о конкретном наборе данных. Можно ли сделать следующее:

получить коэффициенты модели glmnet, которую я обучил в карете. Я хотел бы использовать glmnet из-за выбора встроенных функций, так как я не верю, что у glm есть?
кроме метрики ROC, есть ли другая метрика, которую я могу использовать для оценки соответствия модели? Такие, как скорректированный ? $R^2$

Целью этого анализа является получение некоторого вывода о влиянии конкретных переменных, а не для прогнозирования. Мне просто нравится пакет caret, потому что до сих пор было легко работать с использованием матриц.

caret glmnet

— user2300643
источник

Пакет каретки поставляется с серией виньеток (и бумага JSS), которые охватывают большинство ваших вопросов. Не могли бы вы указать, что именно вы подразумеваете под «выводом о влиянии конкретных переменных»?

— ЧЛ

Вывод через коэффициенты. Я читаю Прикладное прогнозирующее моделирование, чтобы узнать больше о R и построении моделей одновременно. Я прочитал виньетки и PDF, но функций так много, что отследить их все сложно. Зак, однако, ответил на мой вопрос, поэтому я благодарен. Благодарность!

— user2300643

На самом деле я нашел ссылку, которую я привел здесь, чтобы дать лучший ответ для извлечения окончательных коэффициентов модели stackoverflow.com/questions/48079660/…

— Нусрат Рабби

Допустим, ваша каретная модель называется «модель». Вы можете получить доступ к окончательной модели glmnet с помощью model$finalModel. Затем вы можете позвонить coef(model$finalModel)и т. Д. Вам нужно будет выбрать значение лямбда, для которого вы хотите коэффициенты, такие как coef(model$finalModel, model$bestTune$.lambda).

Посмотрите на summaryFunctionпараметр для trainControlфункции. Это позволит вам указать любую функцию, которую вы хотите минимизировать (или максимизировать, см. maximizeАргумент train), учитывая предиктор и ответ.

Это может быть трудно получить на скорректированном R ^ 2 таким образом, но вы, вероятно, могли бы получить R ^ 2 или что-то подобное.

— Zach
источник

Спасибо, Зак. Это было именно так. Также я хочу поблагодарить вас за пакет caretEnsemble. Пожалуйста, продолжайте в том же духе.

— user2300643

@ user2300643 Нет проблем! Я рад, что вы используете пакет.

— Зак

В caretверсии 6.0.78, лучше настроены лямбда сейчас: model$bestTune$lambda.

— Харрисон

Есть ли способ получить стандартные ошибки этих коэффициентов?

— saifulsafuan