lars

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    套索路徑[linear_model.lars_path（model ='lasso'）]

    在scikit-learn中運行linear_model.lars_path（model ='lasso'）時，我對套索路徑的行爲感到困惑。 我認爲一旦權重（係數）變爲活動（從0開始），它必須在LARS算法的所有即將到來的步驟中保持活動狀態。 在我的數據上運行該算法時，我注意到有時係數會變爲活動狀態，然後它會變爲零（從活動集中刪除）。這是LARS算法的正確行爲，還是scikit-learn實現中可
    scikit-learn sparse-matrix lasso lars 2013-02-05

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    如何從套索線性模型（lars R包）中獲取截取線

    對於我的數據，我很難獲取由R包​​估算的模型。 例如我創建一個假數據集x和相應的整數y是這樣的： x = cbind(runif(100),rnorm(100)) colnames(x) = c("a","b") y = 0.5 + 3 * x[,1,drop = FALSE] 接着我訓練使用套索正規化使用拉斯函數的模型： m = lars(x,y,type = "lasso", norm
    r lasso lars intercept 2014-01-30

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    R中的cv.lars中的錯誤

    我有一個關於cv.lars的問題。波紋管有，因爲我用數據說明： is.numeric(Y$Y1) [1] TRUE length(Y$Y1) [1] 589 dim(Training_XX[7:ncol(Training_XX)]) [1] 589 5677 我一直在使用拉爾斯包已經運行套索。我的代碼如下： LASSO_1<-lars(as.matrix(X[7:ncol(X)
    r lasso lars 2013-02-22

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    在分類變量中使用R中的LASSO

    我有一個包含1000個觀察值和76個變量的數據集，其中約有20個是分類變量。我想在整個數據集上使用LASSO。我知道有因素變量在LASSO中通過lars或glmnet並不真正起作用，但變量太多，並且存在太多不同的，無序的值，他們可以對這些變量進行合理的數值重新編碼。 在這種情況下可以使用LASSO嗎？我該怎麼做呢？創建預測的矩陣債收益率這樣的響應： hdy<-as.numeric(housingD
    r regression glmnet lasso lars 2017-10-21

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    從lars包更改標題標題

    我一直使用lars包進行套索迴歸的一些工作，並且已經計算出了很多。它輸出的圖形對我來說仍然是一個謎。我試圖編輯plot.lars函數來更改劇情標題，嘗試在劇情調用中插入main =「TITLE」，它只是將標題放在現有標題上。任何人都知道我可以如何更改情節調用上方的「LASSO」文本？ library(lars) data(diabetes) # load the data set LL = l
    r plot lars 2015-04-02
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