Mi chiedo se esista un modo per generare un riepilogo per la regressione della cresta in R? È il risultato della funzione lm.ridge{MASS}.Come eseguire il riepilogo lm.ridge?
Per il modello lineare standard basta fare summary(lm_model) ma per quanto riguarda il modello di regressione cresta? Grazie per l'aiuto.
Ho appena aggiunto un metodo che riepiloga (o più precisamente, tidies) "ridgelm" oggetti nel mio pacchetto broom. Questo ha la forma di due generici S3: tidy e glance. Puoi installarlo con devtools::install_github("dgrtwo/broom") (anche se dovrai prima installare devtools).
Come esempio, regoliamo una regressione cresta:
library(MASS)
names(longley)[1] <- "y"
fit <- lm.ridge(y ~ ., longley, lambda = seq(0.001, .05, .001))
La funzione tidy fornisce un frame di dati che mostra ciascuna combinazione di lambda e la durata stimata:
library(broom)
td <- tidy(fit)
head(td)
## lambda GCV term estimate
## 1 0.001 0.1240 GNP 23.02
## 2 0.002 0.1217 GNP 21.27
## 3 0.003 0.1205 GNP 19.88
## 4 0.004 0.1199 GNP 18.75
## 5 0.005 0.1196 GNP 17.80
## 6 0.006 0.1196 GNP 16.99
Mentre il glance funzione crea un riepilogo di una riga, in particolare le scelte di lambda con vari metodi:
g <- glance(fit)
g
## kHKB kLW lambdaGCV
## 1 0.006837 0.05267 0.006
Questo è utile perché rende facile tracciare ed esplorare i dati da soli, piuttosto che basarsi su plotter di Massa:
library(ggplot2)
ggplot(td, aes(lambda, estimate, color = term)) + geom_line()
# plot of GCV versus lambda
ggplot(td, aes(lambda, GCV)) + geom_line() +
geom_vline(xintercept = g$lambdaGCV, col = "red", lty = 2)
Per ulteriori informazioni su questi metodi , vedere ?ridgelm_tidiers oppure vedere le vignette del pacchetto per ulteriori informazioni sui metodi tidy e glance in generale.
Non esiste un metodo per la classe summaryridgelm:
> methods(class = 'ridgelm')
[1] coef.ridgelm* plot.ridgelm* print.ridgelm* select.ridgelm*
Cosa deve restituire questa sintesi? È possibile estrarre tutte le informazioni necessarie dall'oggetto ridgelm.
Tuttavia, è anche possibile scrivere i propri metodi di riepilogo per i propri scopi (controllare il codice per summary.lm() per un inizio). Se sei soddisfatto, puoi inviarlo ai manutentori di MASS.
Pensi davvero che gli importerebbero e pubblicheranno questa funzione nel loro pacchetto? –
Si potrebbe ottenere una risposta interessante. Generalmente il Prof Ripley metterà delle funzioni di supporto quando lo riterrà opportuno, quindi potrebbero esserci delle ragioni che non lo ha fatto. –
Non ti capisco –
è possibile utilizzare il mio pacchetto lmridge da CRAN.
Gradirei estendere la risposta con un caso d'uso breve e probabilmente la letteratura a cui posso riferirmi! Grazie in anticipo. –
Invece di colpo d'occhio Puoi usare la funzione integrata 'seleziona' - funziona allo stesso modo. La funzione ggplot funziona allo stesso modo di plot.lmridge normale (ma ovviamente sembra più pritty). –
@MarcinKosinski: 'select' non funziona allo stesso modo perché * stampa * i valori selezionati invece di restituirli (quindi non c'è modo di salvarli, estrarli, combinarli o aggiungerli a un grafico, ad esempio). 'plot.ridgelm' produce un grafico simile, ma vale la pena notare che non ha una legenda o un modo per scegliere i colori. (In realtà poiché 'plot.ridgelm' non passa lungo il suo' ... 'in' matplot', hai una capacità limitata di personalizzarlo del tutto). –
Ok ho capito. Grazie :) –