prédire la fonction pour le résultat binaire en utilisant glmnet dans R

Question

J'utilise la fonction de prédiction sur un objet cv.glmnet dans R. J'ai un vecteur de résultat binaire que j'essaie de prédire (par exemple 0 1 1 0 1). Est-ce que la fonction de prévision par défaut trouve des probabilités prédites pour prédire un 1 ou un 0 par défaut? Je n'ai pas pu trouver de documentation ayant une réponse à la question.

Code avec l'idée générale ci-dessous:

for(holdout in 1:nrow(data)){ 
    myglmnet = cv.glmnet(data[-holdout, ], matrix(outcome[-holdout], nrow=1), family = "binomial", type.measure="mae", grouped=FALSE, alpha=1, nfolds=nrow(data)) 

    glmnet_hat[holdout] <- as.numeric(predict(myglmnet, matrix(data[holdout, ], nrow=1), type="response", s="lambda.min")) 
} 

est glmnet_hat prédire les probabilités d'une réponse 0 ou 1? Toutes les sources de documentation auxquelles je pourrais être lié seraient également géniales. Merci!

Answer 1

Dans votre code ci-dessus, vous modélisez le résultat probabiliste en spécifiant type= "response". Selon https://github.com/cran/glmnet/blob/4e4faf87ba78d977a9c4a31e308d9fb1b403f62a/inst/doc/glmnet_beta.Rmd, pour le résultat binaire, vous pouvez utiliser type ="response" pour obtenir les probabilités ajustées ou utiliser type ="class" pour obtenir l'étiquette de classe correspondant à la probabilité maximale.