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我想用R中的glmnet来做分类问题。
样本数据如下:
y,x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10,x11
1,0.766126609,45,2,0.802982129,9120,13,0,6,0,2
0,0.957151019,40,0,0.121876201,2600,4,0,0,0,1
0,0.65818014,38,1,0.085113375,3042,2,1,0,0,0
prr=cv.glmnet(x,y,family="binomial",type.measure="auc")
yy=predict(prr,newx, s="lambda.min")
最佳答案
我再次阅读了手册，发现预测方法中的 type="response"会产生我想要的:
lassopre2=predict(prr,newx, type="response")
关于r - 如何在 R 中使用 glmnet 解决分类问题，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18680137/
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即使我使用相同的 lambda，cv.glmnet() 生成的系数似乎与 glmnet() 生成的系数不同。为什么是这样？它们不应该相同吗？ library(glmnet) # Data dimens
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！