В момента използвам пакета glmnet, за да стартирам регресия с ласо (която в примера по-долу се записва в променливата "fits". След това, когато начертая променливата за fits, тя се появява правилно, но етикетите на коефициента са много малки. Някакви идеи как Мога ли да увелича размера на тези?
Пример за възпроизвеждане по-долу...
require(glmnet)
#setup sample DF with 5 variables
set.seed(123)
sampleDF <- data.frame("V1"=rnorm(100,mean=0,sd=.10),"V2"=rnorm(100,mean=0,sd=.10),"V3"=rnorm(100,mean=0,sd=.10),"V4"=rnorm(100,mean=0,sd=.10),"V5"=rnorm(100,mean=0,sd=.10))
#break data into yVector & xMatrix to put into glmnet
yVector <- sampleDF[,1]
xMatrix <- as.matrix(sampleDF[,2:ncol(sampleDF)])
#use k-fold cross validation to find the min lambda
cv.glmmod <- cv.glmnet(xMatrix,yVector,alpha=1,nfolds=nrow(xMatrix),grouped=FALSE)
best_lambda <- cv.glmmod$lambda.min
#run glmnet
fits <- glmnet(xMatrix, yVector, family="gaussian", alpha=1, nlambda=100)
#plot results
plot(fits,label=TRUE,xvar="lambda")
plot.glmnet
и след товаplotCoef
(3-ти последен ред), изглежда, че размерът на етикета е кодиран - person user2957945   schedule 26.05.2015