插入符号训练对glmnet是否对alpha和lambda交叉验证？

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R caret包是否同时针对模型alpha和模型lambda进行交叉验证glmnet？运行此代码，

eGrid <- expand.grid(.alpha = (1:10) * 0.1, 
                     .lambda = (1:10) * 0.1)

Control <- trainControl(method = "repeatedcv",repeats = 3,verboseIter =TRUE)

netFit <- train(x =train_features, y = y_train,
          method = "glmnet",
          tuneGrid = eGrid,
          trControl = Control)

培训日志如下所示。

Fold10.Rep3: alpha=1.0, lambda=NA

什么lambda=NA意思

— 问题
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3

如何使用train将family =“ binomial”和type.measure =“ auc”传递给glmnet模型？

— diugalde

16

train 确实调整了两者。

基本上，您仅alpha在训练时需要，并且可以lambda使用的不同值获得预测predict.glmnet。也许值lambda = "all"或其他信息会更有用。

最高

— 托佩波
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1

如何指定字母值序列？没有给出lambda序列？

— diugalde

类似于：alpha.seq = seq（0,1，.01）您不需要使用上面的确切方法。见插入符号文档

— Redeyes10

12

这个问题比较老，但是最近我不得不处理这个问题，并找到了这个问题作为参考。

这是另一种方法：

$\lambda$ $\alpha$ $\lambda$ $\alpha$

$\alpha$ $\lambda$ $\lambda$ $\lambda$ $\lambda > 0$ $\lambda$

— 红眼10
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最近，这是更好的答案

— javadba