lasso

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    如何动态定义使用套索在快速JS路径中呈现的marko模板的依赖关系？

    例如：考虑路线/主题 路线应该将其自身放入指定为路线/查询参数的主题（读取：LESS颜色变量）中。 基于主题参数，自定义的JS脚本也可能需要注入。 根据提供的参数（这会排除预先配置套索或使用bower.json），脚本和样式可能会也可能不会包含在内。这也意味着必须在路由呈现模板之前指定依赖关系。 我目前使用的Marko V4 + ExpressJS +套索+少+套索马尔科+套索少 我不张贴代码，因
    express less lasso marko 2017-03-28

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    在分类变量中使用R中的LASSO

    我有一个包含1000个观察值和76个变量的数据集，其中约有20个是分类变量。我想在整个数据集上使用LASSO。我知道有因素变量在LASSO中通过lars或glmnet并不真正起作用，但变量太多，并且存在太多不同的，无序的值，他们可以对这些变量进行合理的数值重新编码。 在这种情况下可以使用LASSO吗？我该怎么做呢？创建预测的矩阵债收益率这样的响应： hdy<-as.numeric(housingD
    r regression glmnet lasso lars 2017-10-21

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    在Statsmodels中实施LASSO回归？

    我很喜欢在statsmodels中使用线性LASSO回归，所以为了能够使用“公式”表示法来编写模型，这将为处理很多分类变量以及它们的交互时节省相当多的编码时间。但是，它似乎还没有在统计模型中实现？
    python regression statsmodels lasso 2017-04-17

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    带有顺序响应变量的熔合套索的r软件包？

    任何人都可以建议任何现存r包实现融合套索与有序logit模型？ 我检查r软件包，包括glmnet，genlasso，penalizedLDA和orderedLasso但其中没有包括融合处罚，广义线性模型...
    r ordinal lasso 2017-07-26

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    R - 从caret和glmnet套索模型对象提取因子的预测变量名称

    在下面的示例中，我使用3个变量predict，var1和var2（一个因子）设置了df。 当我在插入符号或glmnet中运行模型时，系数会转换为虚拟变量，如var2b。 我想以编程方式提取变量名称并匹配原始变量名称，而不是虚拟变量名称 - 有没有办法做到这一点？ 这只是一个例子，我的现实世界的问题有很多不同的级别的变量，因此，我想避免这样做手动，就像试图排除“b”。 谢谢！ library(car
    r caret glmnet lasso 2017-07-27

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    使用Iris数据集在Python中重现R的LASSO/Logistic回归结果使用Iris数据集

    我试图在Python中重现以下R结果。在这种特殊情况下，R预测技能低于Python技能，但通常我的经验并非如此（因此希望以Python重现结果的原因），因此请忽略此处的细节。 目标是预测花种（'杂色'0或'维吉尼卡'1）。我们有100个标签样本，每个样本包含4个花的特征：萼片长度，萼片宽度，花瓣长度，花瓣宽度。我将数据分为训练（60％的数据）和测试集（40％的数据）。将10倍交叉验证应用于训练集以
    python r scikit-learn logistic-regression lasso 2017-04-24

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    R中的随机化套索

    我一直试图在R中创建一个随机化套索函数，但它似乎没有产生与Python sklearn随机化套索函数相同的结果。我在这里应用相同的理念，但无法理解其中的差异。该代码被修改基于该代码：randomized lasso function in R. 这里是代码和样本数据： # generate synthetic data set.seed(100) size = 750 x = matrix(
    r scikit-learn lasso stability 2017-04-24

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    为什么不同的初始点会导致套索优化（凸面）的不同结果？

    我想对950个样本和大约5000个特征的数据使用套索优化。套索函数是$（1 /（2 * numberofsamples））* || y - Xw ||^2_2 + alpha * || w || _1 $。一旦尝试使用初始化的最小化，我得到完全不同的w这很奇怪，因为套索是凸的，初始化不应该影响结果。这是带和不带初始化的套索的结果。 tol是宽容。如果w的变化变为低音容忍，则会发生收敛。 tol=0
    python optimization scikit-learn linear-regression lasso 2017-09-24

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    二项分布数据错误

    使用glmnet我进口了一些数据如下 surv <- read.table("http://www.stat.ufl.edu/~aa/glm/data/Student_survey.dat",header = T) x <- as.matrix(select(surv,-ab)) y <- as.matrix(select(surv,ab)) glmnet::cv.glmnet(x,y,al
    r glmnet lasso binomial-coefficients 2017-08-06

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    套索后：将剩余的变量存储为新的数据框（使用R）

    首先，非常感谢您的关注和时间。我的问题（使用R）： 为了预测yvar，我已经运行套索回归从而减少该组xvariables的从736至30 lasso.mod =glmnet(x,y,alpha=1) cv.out =cv.glmnet (x,y,alpha=1) lasso.bestlam =cv.out$lambda.min tmp_coef = coef(cv.out,s=lasso.b
    r dataframe subset lasso 2017-05-04
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