提取 r 中 glmnet 或 lars 包选择的变量

【问题标题】：Extracting variables chosen by glmnet or lars packages in r提取 r 中 glmnet 或 lars 包选择的变量
【发布时间】：2014-07-02 10:24:28
【问题描述】：

我正在处理一个大 p 小 n 问题（p>1000，n=150），并决定使用 glmnet 和 lars 来选择可能的解释变量（据我所知是它们的功能），而不是手动执行此操作。

我已经从函数中得到了一个 lars 和一个 glmnet 对象，但现在不知道如何从这些对象中提取函数选择的系数/最佳模型的名称。

任何帮助将不胜感激！

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

这就是coef 函数的用途。详情请见?coef.glmnet。

# fit a glmnet object
obj <- glmnet(x, y)

# matrix of coefficients
# each row is a variable, each column is one step in the glmnet path
coef(obj)

# coefficients for a specific model in the glmnet sequence
coef(obj, s=obj$lambda[1])
coef(obj, s=0.01)

【讨论】：

对不起，我犯了一个错误，我的意思是变量而不是系数！哎呀！

【解决方案2】：

我也认为这应该更容易，但这是一种假设您知道要使用正则化路径的方法，即您知道感兴趣的 Lambda。

mod <- glmnet(x, y)
LambdaIndex <- 50 # just randomly picking one of the 100 Lambas tried
nonZerosIndices <- mod$beta[, LambdaIndex]!=0 
nonZeroVars <- names(mod$beta[nonZerosIndices, LambdaIndex])

【讨论】：