Я запускаю регрессию с 67 наблюдениями и 32 переменными. Я делаю выбор переменных, используя функцию cv.glmnet из пакета glmnet. Есть одна переменная, которую я хочу принудительно включить в модель. (Оно удаляется во время обычной процедуры.) Как указать это условие в cv.glmnet?
Благодарю вас!
Мой код выглядит следующим образом:
glmntfit <- cv.glmnet(mydata[,-1], mydata[,1])
coef(glmntfit, s=glmntfit$lambda.1se)
И переменная, которую я хочу, это mydata[,2].
Этого можно достичь, предоставив вектор penalty.factor, как описано в разделе ?glmnet. Штрафной коэффициент 0 указывает на то, что «переменная всегда включается в модель», тогда как 1 используется по умолчанию.
glmntfit <- cv.glmnet(mydata[,-1], mydata[, 1],
penalty.factor=c(0, rep(1, ncol(mydata) - 2)))
penalty.factor = (names(mydata)[1:...] == 'VAR_TO_PENALIZE') будет более элегантным способом выбрать эту переменную.
- person smci; 17.06.2015
