从 R 中的弹性网络中提取变量

Question

如何从弹性网络中提取变量以进行建模？ （如果这是一个愚蠢的问题并且可以在某个地方找到答案，请告诉我，我会看看）

我已经完成了交叉验证并确定了 alpha，但我正试图弄清楚如何提取变量。如果我运行属性（在弹性网络上），我会得到以下选项 - a0、beta、df、dim、lambda、dev.ration、nulldev、npasses、jerr、offset、classnames、call、nobs。 Beta 看起来很有希望，但很难将其与其他任何东西相匹配。

x.train <- train3[, -50] #remove column 50 as that was the y  
x.train2 <- data.matrix((x.train[1:55])) #converted it to matrix
y.train <- train3$y

fit.elnet <- glmnet(x.train2, y.train, family="binomial", alpha=.1)
fit.elnet
plot(fit.elnet)
attributes(fit.elnet)
fit.elnet$beta

提取变量的能力，以便我可以构建更好的决策树或随机森林。

Answer 1

我在这里找到了答案 - Extracting coefficient variable names from glmnet into a data.frame - 标记为 2 的 David C 评论。