r - 在R中的glmnet中提取非零系数

Question

我正在做套索逻辑回归。我使用 cv.glmnet 来获取非零系数。它似乎有效，即我确实得到了一些非零系数，其余的系数为零。但是，当我使用 coef 函数打印所有系数时，它会给出所有系数的列表。有没有办法提取不为零的系数及其名称。我所做的代码是:

cv.lasso = cv.glmnet(x_train,y_train, alpha = 0.6, family = "binomial")
coef(cv.lasso, s=cv.lasso$lambda.1se)

当我使用 coef 时，我得到以下输出:

4797 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"

                  1

(Intercept)   -1.845702

sampleid.10    .       
sampleid.1008  .  

我想提取非零系数的名称和值。我怎样才能做到这一点？

Answer 1

您可以使用矩阵表示法。

library(MASS)
library(glmnet)
set.seed(8675309)
### simulate covariates from inepedent normals
xx <- mvrnorm(100, rep(0, 100), diag(1, 100))
### simulate coefficients first 50 from beta second 50 0 => spurious features
my_beta <- c(runif(50, -2, 2), rep(0, 50))
## simulate responses
yy <- rbinom(100, 1, plogis(xx %*% my_beta))

## do your glmnet
reg <- cv.glmnet(x = xx, y = yy, alpha  = 0.5, family = 'binomial')


rownames(coef(reg, s = 'lambda.min'))[coef(reg, s = 'lambda.min')[,1]!= 0] ### returns nonzero coefs