大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了如何从 glmnet 逻辑回归中显示参考模式? (右),大佬教程大佬觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
作为项目的一部分,我希望生成套索逻辑回归系数的评分网格。它看起来像这样:https://www.google.com/search?q=scoring+grid+logistic+regression+interpretation&rlz=1C1CHBF_frFR812FR812&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=2ahUKEwi9lLuIoeXuAhVEXxoKHeSeBjUQ_AUoAXoECBEQAw&biw=1536&bih=754#imgrc=18nDov7YADDRGR_970_11845@
要执行套索回归,我必须使用 glmnet,这意味着我必须计算这条线才能找到我的系数:
lasso_caret<- Train(tsa~.,dataframe,method = "glmnet",metric = "Accuracy",trControl = ctrl,tuneGrID = grID)
coef_dcg <- coef(lasso_caret$finalmodel,lasso_caret$finalmodel$lambdaOpt)
coef_matrix <- as(coef_dcg,"matrix")
coef_d = as.data.frame(coef_matriX)
coef_df <- tibble::rownames_to_column(coef_d,"Modalitée")
coef_df <- coef_df[-c(1),]
我现在有一个干净的数据框,其中包含我的模态及其系数。 为了计算我的评分网格,我必须得到参考模态,并给他们0值去追求。
我的问题是我真的不知道如何到达这里。 我的目标是让没有经验的人以自主的方式解释逻辑回归。我知道我可以仅通过系数来解释它,但这不是这里的目标。我也尝试了 scorecardModelUtils 包,但在我的情况下,scalling 函数不起作用,因为我无法为其提供逻辑回归对象,里面没有系数。
已经谢谢你了。
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