當前位置: 首頁>>代碼示例 >>用法及示例精選 >>正文

R broom glance.ridgelm 瞥一眼 ridgelm 物體


Glance 接受模型對象並返回 tibble::tibble()，其中僅包含一行模型摘要。摘要通常是擬合優度度量、殘差假設檢驗的 p 值或模型收斂信息。

Glance 永遠不會返返回自對建模函數的原始調用的信息。這包括建模函數的名稱或傳遞給建模函數的任何參數。

Glance 不計算匯總度量。相反，它將這些計算外包給適當的方法並將結果收集在一起。有時擬合優度測量是不確定的。在這些情況下，該度量將報告為 NA 。

無論模型矩陣是否秩虧，Glance 都會返回相同的列數。如果是這樣，則不再具有明確定義值的列中的條目將使用適當類型的 NA 進行填充。

用法

# S3 method for ridgelm
glance(x, ...)

參數

x

從 MASS::lm.ridge() 返回的 ridgelm 對象。

...

附加參數。不曾用過。僅需要匹配通用簽名。注意：拚寫錯誤的參數將被吸收到 ... 中，並被忽略。如果拚寫錯誤的參數有默認值，則將使用默認值。例如，如果您傳遞 conf.lvel = 0.9 ，所有計算將使用 conf.level = 0.95 進行。這裏有兩個異常：

  • tidy() 方法在提供 exponentiate 參數時會發出警告(如果該參數將被忽略)。

  • augment() 方法在提供 newdata 參數時會發出警告(如果該參數將被忽略)。

細節

這與 select.ridgelm 的輸出類似，但它是返回而不是打印。

也可以看看

值

恰好隻有一行和一列的 tibble::tibble()：

kHKB

修正的 HKB 嶺常數估計

kLW

修改了嶺常數的L-W估計值

lambdaGCV

選擇最小化 GCV 的 lambda

例子


# load libraries for models and data
library(MASS)

names(longley)[1] <- "y"

# fit model and summarizd results
fit1 <- lm.ridge(y ~ ., longley)
tidy(fit1)
#> # A tibble: 6 × 5
#>   lambda   GCV term         estimate scale
#>    <dbl> <dbl> <chr>           <dbl> <dbl>
#> 1      0 0.128 GNP            25.4   96.2 
#> 2      0 0.128 Unemployed      3.30  90.5 
#> 3      0 0.128 Armed.Forces    0.752 67.4 
#> 4      0 0.128 Population    -11.7    6.74
#> 5      0 0.128 Year           -6.54   4.61
#> 6      0 0.128 Employed        0.786  3.40

fit2 <- lm.ridge(y ~ ., longley, lambda = seq(0.001, .05, .001))
td2 <- tidy(fit2)
g2 <- glance(fit2)

# coefficient plot
library(ggplot2)
ggplot(td2, aes(lambda, estimate, color = term)) +
  geom_line()


# GCV plot
ggplot(td2, aes(lambda, GCV)) +
  geom_line()


# add line for the GCV minimizing estimate
ggplot(td2, aes(lambda, GCV)) +
  geom_line() +
  geom_vline(xintercept = g2$lambdaGCV, col = "red", lty = 2)

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自等大神的英文原創作品 Glance at a(n) ridgelm object。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。