有没有办法在 glm 函数中获取优化算法的每一步的系数？答案

【问题标题】：Is there a way to obtain coefficients for each step of the optimization algorithm in glm function?有没有办法在 glm 函数中获取优化算法的每一步的系数？
【发布时间】：2016-01-24 02:09:30
【问题描述】：

在 R 中执行 logit 回归时，可以在优化算法收敛（或不收敛）coefficients() 函数后获得系数：

library(MASS)
data(menarche)
glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age,
               family=binomial(logit), data=menarche)
coefficients(glm.out)
## (Intercept)         Age 
## -21.226395    1.631968

有没有办法为优化算法的每一步获取系数以跟踪其步骤？

【问题讨论】：

标签： r glm

【解决方案1】：

带有显示值的control= 参数导致打印偏差，trace 语句将导致打印系数值：

trace(glm.fit, quote(print(coefold)), at = list(c(22, 4, 8, 4, 19, 3)))
glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age,
                     family=binomial(logit), data=menarche,
                     control = glm.control(trace = TRUE))

输出将如下所示：

Tracing glm.fit(x = structure(c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,  .... step 22,4,8,4,19,3 
NULL
Deviance = 27.23412 Iterations - 1
Tracing glm.fit(x = structure(c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,  .... step 22,4,8,4,19,3 
[1] -20.673652   1.589536
Deviance = 26.7041 Iterations - 2
Tracing glm.fit(x = structure(c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,  .... step 22,4,8,4,19,3 
[1] -21.206854   1.630468
Deviance = 26.70345 Iterations - 3
Tracing glm.fit(x = structure(c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,  .... step 22,4,8,4,19,3 
[1] -21.226370   1.631966
Deviance = 26.70345 Iterations - 4

要删除跟踪使用：

untrace(glm.fit)

请注意，在trace 调用中，coefold 是在glm.fit 源代码内部使用的变量的名称，并且使用的数字指的是源代码中的语句编号，因此如果出现以下情况，可能需要更改其中任何一个glm.fit 源更改。我正在使用“R version 3.2.2 Patched (2015-10-19 r69550)”。

【讨论】：