r语言cv.glmnet的lambda.1se怎么计算出来的

Python014

r语言cv.glmnet的lambda.1se怎么计算出来的,第1张

将解释变量的系数加入到Cost Function中,并对其进行最小化,本质上是对过多的参数实施了惩罚。而两种方法的区别在于惩罚函数不同。

但这种微小的区别却使LASSO有很多优良的特质(可以同时选择和缩减参数)。

1. 算数平均数(arithmetic mean)

R语言函数:mean( )

2.中位数(median)

将所有观测值从小到大排列,居于中间位置的观测值称为中位数,用 表示。

当观测值为奇数个时,中位数是第 位置的观测值;

当观测值为偶数个时,中位数是第 位置的两个观测值之和的

R语言函数:median( )

3.众数(mode)

资料中出现次数最多的那个观测值或出现次数最多一组的中点值,称为众数,用 表示

4.几何平均数(geometric mean)

用G表示。资料中有n个观测值,则计算公式为:

R语言计算:exp^(mean( log (x)))      R语言log()函数默认底为e

5.加权平均数(weighted mean)

在有N个观测的样本中,观测数 出现 次,观测数 出现 次,观测数 出现 次,且 ,则:

6.加权几何均数:

R语言计算:exp^(sum(f*log(x))/sum(f))

1.极差(range)

又称为全距,是样本资料中最大值和最小值之差,一般用R表示

R语言计算:max(data) - min(data)

2.方差(variance)

又称为均方(mean square,MS)

样本方差计算公式:

总体方差计算公式:

R语言函数:var( )

3.标准差(standard deviation, Sd)

样本标准差:

总体标准差:

R语言函数:sd( )

4.四分位数间距 (inter-quartile range ,IQR )

IQR=P75−P25

适于偏态分布或分布未知资料,由于不受两端极大或极小数据的影响,四分位数间距比极差更为稳定,但仍未考虑每个观测值的变异。 常与中位数一起使用 ,综合反映数据的平均水平和变异程度,写成 M(P25, P75) 。

R语言函数:quantile( )

5.变异系数(coefficient of variability, CV)

%

在 度量单位不同 或者 均数相差悬殊 时使用。