Я сделал регрессию лассо с помощью пакета glm.net. Я выбрал лямбду с помощью перекрестной проверки и теперь имею информацию о том, что оптимальная модель имеет только 6 коэффициентов, которые не равны нулю.
Как я могу узнать, какие именно коэффициенты?
Поскольку вы не предоставляете никаких образцов данных, вот минимальный пример:
Сгенерируйте образцы данных
set.seed(2017);
x1 <- seq(1:100);
x2 <- 2 * x1;
y <- 3 * x1 + 6 * x2 + rnorm(100);
Подгоните модель с помощью CV
fit <- cv.glmnet(cbind(x1, x2), y);
Затем coef(fit) дает оценки параметров для различных значений лямбда. Мы можем извлечь оценки параметров для значения lambda, которое дает наименьшую ошибку CV с
coef(fit, s = "lambda.min")
#3 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
# 1
#(Intercept) 2.439590e+01
#x1 1.451704e+01
#x2 5.723395e-16
