在 R 中为多个弹性网使用特定的 alpha 参数答案

【问题标题】：Use specific alpha parameters for multiple elastic net in R在 R 中为多个弹性网使用特定的 alpha 参数
【发布时间】：2021-04-01 14:00:20
【问题描述】：

我正在尝试在 R 中同时执行多个弹性网络。我有一个 10x15 矩阵，每列称为 Xi，例如X1,X2,...,X15 并执行弹性网络以获得最佳alpha 和lambda 参数。然后我将alpha 值保存在我的环境中名为alphas 的数据框中，如下所示

我的目标是执行多个cv.glmnet（每个 Xi 一个）以及我已经找到的相应 alpha。例如将alpha=0.001 用于Xi 等的cv.glmnet 模型。如何替换下面代码中的alpha 值以使用所有获得的alpha 值？

data<-matrix(rnorm(36),nrow=10,ncol = 15)
colnames(data) <- c("X1", "X2", "X3", "X4", "X5", "X6","X7","X8","X9","X10","X11","X12","X13","X14","X15")
data #random data
library(glmnet)
library(coefplot)

A <- as.matrix(data)
set.seed(1234)
results <- lapply(seq_len(ncol(A)), function(i) {
  list(
    cvfit = cv.glmnet(A[, -i] , A[, i] , standardize = TRUE , type.measure = "mse" , nfolds = 10 , alpha = 1)
  )
})

【问题讨论】：

标签： r parameters apply glmnet regularized

【解决方案1】：

另一种选择是使用for 循环。

alpha <- c(0.001, 0.000, 0.000, 0.064, 0.729, 0.729, 1.000, 0.001, 0.000, 0.000, 0.001, 0.000, 0.000, 0.064, 0.729)

cvfit <- vector("list", length(alpha))
names(cvfit) <- paste0("cvfit for alpha=", alpha)

for(k in 1:length(alpha))
  for(i in 1:ncol(A))
    cvfit[[k]][[i]] <- list(cv.glmnet(A[, -i] , A[, i] , standardize = TRUE , type.measure = "mse" , nfolds = 10 , alpha = alpha[k]))

【讨论】：

【解决方案2】：

如果我们想做多个集合，使用相同的列索引序列对 alpha 进行子集化，因为 alphaset 的 length 与 matrix 'A' 的列数相同

alphaset  <- c( 0.001, 0, 0, 0.064, 0.729, 0.729, 1.0, 
           0.001, 0, 0, 0.001, 0, 0,  0.064, 0.729)
lst_out <- lapply(seq_len(ncol(A)), function(i) {
  list(
     cvfit = cv.glmnet(A[, -i] , A[, i] , standardize = TRUE , 
      type.measure = "mse" , nfolds = 10 , alpha = alphaset[i])
    )
        })

【讨论】：