R glmnet 系列 = 0-1 以外的二项式预测值

Question

我正在尝试在 R 中找到一个用于正则化逻辑回归的包，该包可以预测 0 - 1 之间的值。不过我没有太多运气，尝试过 lars包装和现在 glmnet包裹。

下面是 glmnet 包引用手册中示例的代码，我不明白输出。

library(glmnet)

set.seed(1010)
n=1000;p=100
nzc=trunc(p/10)
x=matrix(rnorm(n*p),n,p)
beta=rnorm(nzc)
fx= x[,seq(nzc)] %*% beta
eps=rnorm(n)*5
y=drop(fx+eps)
px=exp(fx)
px=px/(1+px)
ly=rbinom(n=length(px),prob=px,size=1)
set.seed(1011)
cvob2=cv.glmnet(x,ly,family="binomial")
plot(cvob2) # had to add this comment to allow edit
coef(cvob2)
predict(cvob2,newx=x[1:5,], s="lambda.min")

             1
[1,] -1.721438
[2,]  0.914219
[3,]  1.111685
[4,]  1.805725
[5,] -4.200433

我不明白为什么输出不是全部在 0 - 1 范围内。

我在这里误解了什么吗？

谁能推荐一个易于使用的正则化逻辑回归包？

谢谢。

Answer 1

检查 predict.glmnet 文档:默认情况下，它是 type="link"，即链接转换。

predict(cvob2,newx=x[1:5,],type="response", s="lambda.min")