如何将套索和岭回归拟合（Glmnet）叠加到数据上？

Question

我有数据（如下），并进行了线性回归、岭回归和套索回归。对于套索和岭回归，我使用交叉验证找到了最佳 lambda。我现在想将拟合模型叠加到原始数据的 y vs x 图上。我在图表上有线性模型，我只是不知道如何让其他两个出现。我已经在 ggplot 中尝试过，但是在基础 R 中的答案也会非常有帮助！即使你能指出我正确的方向，那也很棒。

我的模型都工作正常。我在图上有线性回归线。但是，当我尝试以相同的方式绘制其他两个拟合时，它将不起作用。

创建数据的代码

set.seed(1)
x <- rnorm(100)
y <- 1 + .2*x+3*x^2+.6*x^3 + rnorm(100)
d <- data.frame(x=x,y=y)
d$x2 <- d$x^2
d$x3 <- d$x^3
d$x4 <-d$x^4
d$x5 <-d$x^5

线性回归

f <- lm(y ~ ., data=d)

岭回归

library(glmnet) 
x <- model.matrix(y ~ ., data=d)
y <- d$y

grid <- 0.001:50
ridge.fit <- glmnet(x,y,alpha=0, lambda = grid)

cv <- cv.glmnet(x,y)
r.fit.new <-  glmnet(x,y,alpha=0, lambda = cv$lambda.min)

套索

lasso.fit <- glmnet(x,y,alpha=1, lambda = grid) 
l.fit.new <- glmnet(x,y,alpha=1, lambda = cv$lambda.min)

图表

ggplot(data=d, aes(x=x, y=y)) + geom_point() + geom_line(aes(y=fitted(f)), colour="blue") 

Answer 1

稍微更改了创建数据的代码

set.seed(1)
x <- rnorm(100)
y <- 1 + .2*x+3*x^2+.6*x^3 + rnorm(100)
d <- data.frame(x.values=x,y=y)
d$x2 <- d$x.values^2
d$x3 <- d$x.values^3
d$x4 <-d$x.values^4
d$x5 <-d$x.values^5

用于创建模型矩阵的其余代码 并按原样做模型。

为了绘图而格式化数据

library(dplyr)
data.for.plot <- d%>%
select(x.values,y) %>%
mutate(fitted_lm = as.numeric(fitted(f)),
fitted_ridge_lm = as.numeric(predict(r.fit.new, newx= x)),
fitted_lasso_lm = as.numeric(predict(l.fit.new, newx= x)))

#Plot
ggplot(data.for.plot, aes(x = x.values, y = y)) + 
  geom_point() + 
  geom_line(aes(y=fitted_lm), colour="blue") + 
  geom_line(aes(y=fitted_ridge_lm), colour="red") + 
  geom_line(aes(y= fitted_lasso_lm),color="grey75") + theme_bw()

现在您会注意到很难看到拟合，因为它们彼此非常接近（模型非常同意）。 所以让我们稍微格式化一下数据，并在 ggplot 中使用 faceting 来单独查看拟合

library(tidyr)
data.for.plot.long <- gather(data.for.plot, key= fit_type, value = fits, -x.values,-y)
ggplot(data.for.plot.long, aes(y = y, x = x.values)) +
    geom_point() + 
    geom_line(aes(y = fits,colour=fit_type))+facet_wrap(~fit_type, ncol = 1,scales = "free") + theme_bw()

结果图：