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R broom tidy.glmnet 整理 a(n) glmnet 对象


Tidy 总结了有关模型组件的信息。模型组件可能是回归中的单个项、单个假设、聚类或类。 tidy 所认为的模型组件的确切含义因模型而异，但通常是不言而喻的。如果模型具有多种不同类型的组件，您将需要指定要返回哪些组件。

用法

# S3 method for glmnet
tidy(x, return_zeros = FALSE, ...)

参数

x

从 glmnet::glmnet() 返回的 glmnet 对象。

return_zeros

逻辑指示结果中是否应包含值为 0 0 的系数。默认为 FALSE 。

...

附加参数。不曾用过。仅需要匹配通用签名。注意：拼写错误的参数将被吸收到 ... 中，并被忽略。如果拼写错误的参数有默认值，则将使用默认值。例如，如果您传递 conf.lvel = 0.9 ，所有计算将使用 conf.level = 0.95 进行。这里有两个异常：

  • tidy() 方法在提供 exponentiate 参数时会发出警告(如果该参数将被忽略)。

  • augment() 方法在提供 newdata 参数时会发出警告(如果该参数将被忽略)。

细节

请注意，虽然这种 GLM 表示比默认结构更容易绘制和组合，但它也更memory-intensive。请勿用于大型稀疏矩阵。

尽管模型产生了预测，但尚未提供 augment 方法，因为输入数据不整齐(它是一个可能非常宽的矩阵)，因此将预测与它相结合是不合逻辑的。此外，预测只有在选择特定的 lambda 时才有意义。

也可以看看

tidy() , glmnet::glmnet()

其他 glmnet 整理器：glance.cv.glmnet()、glance.glmnet()、tidy.cv.glmnet()

值

带有列的 tibble::tibble()：

dev.ratio

每个 lambda 值处解释的零偏差分数。

estimate

回归项的估计值。

lambda

惩罚参数 lambda 的值。

step

使用了 lambda 选择的哪一步。

term

回归项的名称。

例子


# load libraries for models and data
library(glmnet)

set.seed(2014)
x <- matrix(rnorm(100 * 20), 100, 20)
y <- rnorm(100)
fit1 <- glmnet(x, y)

# summarize model fit with tidiers + visualization
tidy(fit1)
#> # A tibble: 1,086 × 5
#>    term         step estimate lambda dev.ratio
#>    <chr>       <dbl>    <dbl>  <dbl>     <dbl>
#>  1 (Intercept)     1   -0.207 0.152    0      
#>  2 (Intercept)     2   -0.208 0.139    0.00464
#>  3 (Intercept)     3   -0.209 0.127    0.0111 
#>  4 (Intercept)     4   -0.210 0.115    0.0165 
#>  5 (Intercept)     5   -0.210 0.105    0.0240 
#>  6 (Intercept)     6   -0.210 0.0957   0.0321 
#>  7 (Intercept)     7   -0.210 0.0872   0.0412 
#>  8 (Intercept)     8   -0.210 0.0795   0.0497 
#>  9 (Intercept)     9   -0.209 0.0724   0.0593 
#> 10 (Intercept)    10   -0.208 0.0660   0.0682 
#> # ℹ 1,076 more rows
glance(fit1)
#> # A tibble: 1 × 3
#>   nulldev npasses  nobs
#>     <dbl>   <int> <int>
#> 1    104.     255   100

library(dplyr)
library(ggplot2)

tidied <- tidy(fit1) %>% filter(term != "(Intercept)")

ggplot(tidied, aes(step, estimate, group = term)) +
  geom_line()


ggplot(tidied, aes(lambda, estimate, group = term)) +
  geom_line() +
  scale_x_log10()


ggplot(tidied, aes(lambda, dev.ratio)) +
  geom_line()


# works for other types of regressions as well, such as logistic
g2 <- sample(1:2, 100, replace = TRUE)
fit2 <- glmnet(x, g2, family = "binomial")
tidy(fit2)
#> # A tibble: 947 × 5
#>    term         step estimate lambda dev.ratio
#>    <chr>       <dbl>    <dbl>  <dbl>     <dbl>
#>  1 (Intercept)     1    0.282 0.0906 -1.62e-15
#>  2 (Intercept)     2    0.281 0.0826  6.28e- 3
#>  3 (Intercept)     3    0.279 0.0753  1.55e- 2
#>  4 (Intercept)     4    0.277 0.0686  2.48e- 2
#>  5 (Intercept)     5    0.284 0.0625  4.17e- 2
#>  6 (Intercept)     6    0.293 0.0569  5.79e- 2
#>  7 (Intercept)     7    0.303 0.0519  7.39e- 2
#>  8 (Intercept)     8    0.314 0.0473  8.94e- 2
#>  9 (Intercept)     9    0.325 0.0431  1.03e- 1
#> 10 (Intercept)    10    0.336 0.0392  1.14e- 1
#> # ℹ 937 more rows

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自等大神的英文原创作品 Tidy a(n) glmnet object。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。