最近我們被客戶要求撰寫關于彈性網絡Elastic Net的研究報告，包括一些圖形和統計輸出。

彈性網絡正則化同時應用 L1 范數和 L2 范數正則化來懲罰回歸模型中的系數。為了在 R 中應用彈性網絡正則化。在?LASSO回歸中，我們為 alpha 參數設置一個 '1' 值，并且在 嶺回歸中，我們將 '0' 值設置為其 alpha 參數。彈性網絡在 0 到 1 的范圍內搜索最佳 alpha 參數。在這篇文章中，我們將學習如何在 R 中應用彈性網絡正則化。

首先，我們將為本教程創建測試數據集。

df <- data.frame(a,b,c,z)x <- as.matrix(df)[,-4] for (i in 1:length(alpha)) {bst$mse <- c(bet$mse, min(cg$cm)) }inx <- which(bst$mse==min(bst$mse)) betlha <- bs$a[inex] be_mse <- bst$mse[inex]

接下來，我們再次使用最佳 alpha 進行交叉驗證以獲得 lambda（收縮水平）。
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elacv <- cv(x, v)bestbda <- elacv$lambda.min

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現在，我們可以使用函數擬合具有最佳 alpha 和 lambda 值的模型。
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coef(elamod)

最后，我們可以使用模型預測測試數據并計算 RMSE、R 平方和 MSE 值。

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predict(elasod, x)cat(" RMSE:", rmse, "\n", "R-squared:", R2, "\n", "MSE:", mse)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的R语言弹性网络Elastic Net正则化惩罚回归模型交叉验证可视化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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