标签：语言 Elastic 回归 tecdat 正则 拓端 alpha mse 模型

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原文出处：拓端数据部落公众号

弹性网络正则化同时应用 L1 范数和 L2 范数正则化来惩罚回归模型中的系数。为了在 R 中应用弹性网络正则化。在 LASSO回归中，我们为 alpha 参数设置一个 '1' 值，并且在 岭回归中，我们将 '0' 值设置为其 alpha 参数。弹性网络在 0 到 1 的范围内搜索最佳 alpha 参数。在这篇文章中，我们将学习如何在 R 中应用弹性网络正则化。

首先，我们将为本教程创建测试数据集。

1.    
2.   df <- data.frame(a,b,c,z)
3.    
4.   x <- as.matrix(df)[,-4]

1.    
2.   for (i in 1:length(alpha))
3.   {
4.    
5.   bst$mse <- c(bet$mse, min(cg$cm))
6.   }
7.    
8.   inx <- which(bst$mse==min(bst$mse))
9.   betlha <- bs$a[inex]
10.   be_mse <- bst$mse[inex]

接下来，我们再次使用最佳 alpha 进行交叉验证以获得 lambda（收缩水平）。
 

1.   elacv <- cv(x, v)
2.    
3.    
4.    
5.   bestbda <- elacv$lambda.min

 

现在，我们可以使用函数拟合具有最佳 alpha 和 lambda 值的模型。
 

1.    
2.   coef(elamod)
3.    

最后，我们可以使用模型预测测试数据并计算 RMSE、R 平方和 MSE 值。

 

1.   predict(elasod, x)
2.    
3.    
4.   cat(" RMSE:", rmse, "\n", "R-squared:", R2, "\n", "MSE:", mse)
5.    

---

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