Lasso, Ridge, EN
https://www.math.mcgill.ca/yyang/comp/notes/note4code.R library(glmnet) このパッケージで使用されるデフォルトのモデルは、Guassian線形モデルまたは最小二乗法である。説明のためにあらかじめ作成したデータセットをロードする。ユーザは自分のデータ…
![はてなブックマーク - lasso, adaptive lasso, group lasso[R]](https://b.hatena.ne.jp/entry/image/https://ides.hatenablog.com/entry/2023/10/14/163833)
https://glmnet.stanford.edu/articles/glmnet.html はじめに Glmnetは一般化線形モデルおよび類似モデルをペナルティ付き最尤法でフィッティングするパッケージである。正則化パラメータλの値のグリッド（対数スケール）において、正則化パスがlassoまたはe…
![はてなブックマーク - Lasssoのパッケージglmnet入門[R]](https://b.hatena.ne.jp/entry/image/https://ides.hatenablog.com/entry/2023/08/15/091820)
www.statology.org モデルの予測精度を測定するために使用される最も一般的な測定基準の1つはMSEで、平均二乗誤差の略だ。次のように計算される： Σ - "合計 "を意味する記号 n - サンプルサイズ - 実際のデータ値 - 予測データ値 MSEの値が小さいほど、モデ…
![はてなブックマーク - Rで平均二乗誤差(MSE)を計算する方法[R]](https://b.hatena.ne.jp/entry/image/https://ides.hatenablog.com/entry/2023/07/23/231546)
blog.stata.com なぜlassoが興味深いのか？ 最小絶対縮小選択演算子（lasso）はモデル係数を推定し、これらの推定値はどの共変量をモデルに含めるかを選択するために使用できる。lassoは結果予測や因果パラメータに関する推論に使用される。この投稿では、la…
![はてなブックマーク - Stataにおけるlasso入門[stata]](https://b.hatena.ne.jp/entry/image/https://ides.hatenablog.com/entry/2023/07/03/050159)
Lasso 回帰は、データに多重共線性が存在するときに、回帰モデルを適合させるために使用できる手法である。 簡単に言うと、最小2乗回帰は，残差2乗和 (RSS) を最小化する係数推定を見つける。 RSS = Σ(yi - ŷi)2 ここで Σ : 和を意味するギリシャ記号 yi: 番…
![はてなブックマーク - mtcarsデータを用いたLasso回帰[R]](https://b.hatena.ne.jp/entry/image/https://ides.hatenablog.com/entry/2023/06/25/224810)
以前にStataでLasso、リッジ回帰の使い方は解説している。 ides.hatenablog.com 今回はRでの実行例について。 Lasso Regression Model with R code www.r-bloggers.com Tibshirani (1996) は、パラメータの選択と縮小のために、LASSO (Least Absolute Shrink…
![はてなブックマーク - Lasso回帰モデル - R bloggers[R]](https://b.hatena.ne.jp/entry/image/https://ides.hatenablog.com/entry/2023/06/19/021429)
Stata16でLassoが新しく使えるようになったそうだ。 https://www.lightstone.co.jp/stata/stata16_new.html#Lasso 僕はStataはあまり使わないので、新しいStataを入手していない。今手元にあるものはバージョン13で少し古く、標準機能でLassoはできない。た…
