Gostaria de obter os coeficientes para o problema do LASSO
O problema é que as funções glmnet e lars dão respostas diferentes. Para a função glmnet, peço os coeficientes deem vez de apenas , mas ainda recebo respostas diferentes.
Isso é esperado? Qual é a relação entre o lars e glmnet ? Entendo que o glmnet é mais rápido para problemas do LASSO, mas gostaria de saber qual método é mais poderoso?
deps_stats Receio que o tamanho do meu conjunto de dados seja tão grande que o LARS não possa lidar com isso, enquanto, por outro lado, o glmnet pode lidar com o meu grande conjunto de dados.
mpiktas Quero encontrar a solução de (Y-Xb) ^ 2 + L \ sum | b_j | mas quando peço dos dois algoritmos (lars e glmnet) seus coeficientes calculados para esse L em particular, recebo respostas diferentes ... e me pergunto se isso é correto / esperado? ou estou apenas usando um lambda errado para as duas funções.
glmnet
e provavelmente não uma implementação do LARS. Eles fornecem toda uma gama de soluções ao longo do espectro de viés versus variação. O que dificulta a comparação dos coeficientes reais. Mas ainda assim, as mesmas variáveis provavelmente devem se tornar diferentes de zero em uma ordem semelhante.