Como interpretar o gráfico cv.glmnet ()?

Eu executei o laço e, em seguida, validação cruzada

cv<-cv.glmnet(df, df$Price, nfolds = 1500)

Quando plogo cv, obtenho o seguinte:

Notei também que recebo 2 lambdas diferentes: lambda.minelambda.1se

Qual é a diferença entre essas lambdas?
O que posso entender da plotagem acima em geral (sobre o que são esses intervalos de confiança, quais são as duas linhas pontilhadas etc.)?

Se eu mudar para nfolds=10executar a validação 10 vezes, obtenho lambda.1secoeficientes diferentes e diferentes para este lambda. Com base em que critério posso escolher o melhor para mim?

r cross-validation interpretation lasso

— Jasmim
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Você já tentou olhar aqui: web.stanford.edu/~hastie/glmnet/glmnet_alpha.html

— ilanman

@ilanman Isso é ótimo, obrigado! Mas ainda qual lambda devo preferir? Minha intuição dizia lambda.min mas vejo que lambda.1se é geralmente sugerido ..

— Jasmine

Isso não é realmente sobre estatísticas, apenas lendo a documentação.

$\lambda$ $\lambda$ $\lambda_{\min}$ $\lambda_{1se}$ $\lambda$ $\lambda_{\min}$ $\lambda_{1se}$ $\lambda$
Intervalos de confiança representam estimativas de erro para a métrica de perda (pontos vermelhos). Eles são computados usando o CV. As linhas verticais mostram os locais de e . Os números na parte superior são o número de estimativas de coeficiente diferentes de zero. $\lambda_{\min}$ $\lambda_{1se}$

— Sycorax diz restabelecer Monica
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