如何使用 glmnet 逻辑回归获得 0 和 1 之间的概率答案

【问题标题】：how to get probabilities between 0 and 1 using glmnet logistic regression如何使用 glmnet 逻辑回归获得 0 和 1 之间的概率
【发布时间】：2015-01-04 13:53:28
【问题描述】：

考虑以下示例

rm(list = ls(all=T))
library(ISLR)
library(glmnet)

Hitters=na.omit(Hitters)

# Binary proble - Logistic regression
Hitters$Salary <- ifelse(Hitters$Salary > 1000, 1, 0)
Hitters$Salary <- as.factor(Hitters$Salary)

# the class is unbalanced
# > table(Hitters$Salary)
# 0   1 
# 233  30 

# cls <- sapply(Hitters, class)
# for(j in names(cls[cls == 'integer'])) Hitters[,j] <- as.double(Hitters[,j])

x = model.matrix(~ . -1, Hitters[,names(Hitters)[!names(Hitters) %in% c('Salary')]] )

inx_train <- 1:200
inx_test <- 201:dim(Hitters)[1]

x_train <- x[inx_train, ]
x_test <- x[inx_test, ]
y_train <- Hitters[inx_train, c('Salary')]
y_test <- Hitters[inx_test, 'Salary']

fit = cv.glmnet(x=x_train, y=y_train, alpha=1, type.measure='auc', family = "binomial")
plot(fit)

pred = predict(fit, s='lambda.min', newx=x_test)

quantile(pred)
# 0%       25%       50%       75%      100% 
# -5.200853 -3.704760 -2.883836 -1.937052  1.386215

鉴于上述概率，我应该使用/修改预测中的哪个函数或参数将它们在 0 和 1 之间转换？

【问题讨论】：

标签： r logistic-regression glmnet

【解决方案1】：

在您的预测调用中，您需要设置type="response" 参数。根据文档，它返回拟合的概率。

pred = predict(fit, s='lambda.min', newx=x_test, type="response")

另外，如果你只是想要分类标签，你可以使用type="class"

【讨论】：

添加s='lambda.min'在我的情况下似乎不起作用，添加s=0.01确实有效。