Используйте определенные альфа-параметры для множественной эластичной сети в R

Я пытаюсь выполнить несколько эластичных сетей одновременно в R. У меня есть матрица 10x15, каждый столбец называется Xi, например. X1,X2,...,X15 и выполнить эластичную сетку, чтобы получить оптимальные alpha и lambda параметры. Затем я сохраняю значения alpha в фрейме данных с именем alphas в моей среде и выглядит следующим образом:

alpha
1  0.001
2  0.000
3  0.000
4  0.064
5  0.729
6  0.729
7  1.000
8  0.001
9  0.000
10 0.000
11  0.001
12  0.000
13  0.000
14  0.064
15  0.729

Моя цель - выполнить несколько cv.glmnet (по одному для каждого Xi) с соответствующей альфой, которую я уже нашел. например используйте alpha=0.001 для cv.glmnet модели Xi и т. д. Как я могу заменить альфа-значение в приведенном ниже коде, чтобы использовать все полученные альфа-значения?

data<-matrix(rnorm(36),nrow=10,ncol = 15)
colnames(data) <- c("X1", "X2", "X3", "X4", "X5", "X6","X7","X8","X9","X10","X11","X12","X13","X14","X15")
data #random data
library(glmnet)
library(coefplot)

A <- as.matrix(data)
set.seed(1234)
results <- lapply(seq_len(ncol(A)), function(i) {
  list(
    cvfit = cv.glmnet(A[, -i] , A[, i] , standardize = TRUE , type.measure = "mse" , nfolds = 10 , alpha = 1)
  )
})
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
2
0
157
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Если мы хотим сделать несколько наборов, используйте одну и ту же последовательность индексов столбцов для подмножества альфа-каналов, поскольку length alphaset совпадает с количеством столбцов matrix 'A'

alphaset  <- c( 0.001, 0, 0, 0.064, 0.729, 0.729, 1.0, 
           0.001, 0, 0, 0.001, 0, 0,  0.064, 0.729)
lst_out <- lapply(seq_len(ncol(A)), function(i) {
  list(
     cvfit = cv.glmnet(A[, -i] , A[, i] , standardize = TRUE , 
      type.measure = "mse" , nfolds = 10 , alpha = alphaset[i])
    )
        })

Другой альтернативой является использование цикла for.

alpha <- c(0.001, 0.000, 0.000, 0.064, 0.729, 0.729, 1.000, 0.001, 0.000, 0.000, 0.001, 0.000, 0.000, 0.064, 0.729)

cvfit <- vector("list", length(alpha))
names(cvfit) <- paste0("cvfit for alpha = ", alpha)

for(k in 1:length(alpha))
  for(i in 1:ncol(A))
    cvfit[[k]][[i]] <- list(cv.glmnet(A[, -i] , A[, i] , standardize = TRUE , type.measure = "mse" , nfolds = 10 , alpha = alpha[k]))

Другие вопросы по теме