10 R glm和glmnet使用不同的算法。 当我同时使用两者时，我会发现估计系数之间存在不小的差异。 我对何时一个比另一个更准确以及解决/准确性权衡的时间感兴趣。 具体来说，我指的是在glmnet中设置lambda = 0的情况，这是因为它估计与glm相同。 r generalized-linear-model glmnet — 威尔·尚尚 source 1 您在询问lambda = 0时的性能和精度差异，这两者在理论上应该是相同的。我认为您应该将其添加到您的问题中。 — smci 2014年
14 Glmnet用于弹性净回归。这会惩罚估计系数的大小（通过混合使用L1和L2惩罚）。它试图通过模型尽可能多地解释数据的差异，同时保持模型系数较小。我发现这些幻灯片有助于理解它。 Glm不使用惩罚条款。 据我了解，这种效果是，在使用弹性网时，您可能会接受一些偏差，以减少估计量的方差。因此，最佳选择必须取决于您如何根据偏差和方差定义“最佳”。（例如，与观测相比，当您拥有许多功能时，我知道glmnet具有优势） — 猜想 source 链接似乎已断开 — ndoogan 该链接现在有效 — smci 2014年 好吧，您只是在解释glmnet的作用-但OP所指的是在glmnet中设置lambda = 0时的情况，在这种情况下，结果原则上应返回与（非penalized）glm相同的结果（保存一些小数值）差异与glmnet中使用的循环坐标下降拟合方法有关）。 — Tom Wenseleers