Um exemplo: regressão do LASSO usando glmnet para resultado binário


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Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo:

age     <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) 
gender  <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0)
bmi_p   <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88)
m_edu   <- c(0, 1, 1, 2, 2, 3, 2, 0, 1)
p_edu   <- c(0, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 0, 0)
f_color <- c("blue", "blue", "yellow", "red", "red", "yellow", "yellow", 
             "red", "yellow")
asthma  <- c(1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1)
# df is a data frame for further use!
df <- data.frame(age, gender, bmi_p, m_edu, p_edu, f_color, asthma)

As colunas (variáveis) no conjunto de dados acima são as seguintes:

  • age (idade da criança em anos) - contínua
  • gender - binário (1 = masculino; 0 = feminino)
  • bmi_p (Percentil do IMC) - contínuo
  • m_edu (maior nível de escolaridade da mãe) - ordinal (0 = menor que o ensino médio; 1 = diploma do ensino médio; 2 = diploma de bacharel; 3 = pós-bacharelado)
  • p_edu (maior nível de escolaridade do pai) - ordinal (o mesmo que m_edu)
  • f_color (cor primária favorita) - nominal ("azul", "vermelho" ou "amarelo")
  • asthma (status de asma infantil) - binário (1 = asma; 0 = sem asma)

O objetivo deste exemplo é fazer uso de laço para criar um modelo de predizer o estado de asma da criança a partir da lista de 6 variáveis preditoras potenciais ( age, gender, bmi_p, m_edu, p_edu, e f_color). Obviamente, o tamanho da amostra é um problema aqui, mas espero obter mais informações sobre como lidar com os diferentes tipos de variáveis ​​(isto é, contínuo, ordinal, nominal e binário) dentro da glmnetestrutura quando o resultado é binário (1 = asma ; 0 = sem asma).

Como tal, alguém estaria disposto a fornecer um exemplo de Rscript juntamente com explicações para este exemplo simulado usando o LASSO com os dados acima para prever o status da asma? Embora muito básico, eu sei que eu, e provavelmente muitos outros no CV, apreciariam muito isso!


2
Você pode ter mais sorte se você postou os dados como uma dputde um real objeto R; não faça os leitores colocarem a cobertura por cima, assim como fazer um bolo! Se você gerar o quadro de dados apropriado em R, por exemplo foo, edite para a pergunta a saída de dput(foo).
precisa

Obrigado @GavinSimpson! Eu atualizei o post com um quadro de dados, então espero comer um bolo sem glacê! :)
Matt Reichenbach

2
Ao usar o percentil do IMC, você está de certo modo desafiando as leis da física. A obesidade afeta os indivíduos de acordo com as medidas físicas (comprimentos, volumes, peso) e não de acordo com o número de indivíduos semelhantes ao sujeito atual, que é o que está fazendo o percentil.
precisa

3
Concordo que o percentil de IMC não é uma métrica que prefiro usar; no entanto, as diretrizes do CDC recomendam o uso do percentil do IMC sobre o IMC (também uma métrica altamente questionável!) para crianças e adolescentes com menos de 20 anos de idade, pois leva em consideração a idade e o sexo, além de altura e peso. Todas essas variáveis ​​e valores de dados foram pensados ​​inteiramente para este exemplo. Este exemplo não reflete nenhum dos meus trabalhos atuais, pois trabalho com big data. Eu só queria ver um exemplo de glmnetação com um resultado binário.
Matt Reichenbach

Conecte aqui um pacote de Patrick Breheny chamado ncvreg que se encaixa nos modelos de regressão linear e logística penalizados pelo MCP, SCAD ou LASSO. ( cran.r-project.org/web/packages/ncvreg/index.html )
bdeonovic 8/13

Respostas:


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library(glmnet)

age     <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) 
gender  <- as.factor(c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0))
bmi_p   <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) 
m_edu   <- as.factor(c(0, 1, 1, 2, 2, 3, 2, 0, 1))
p_edu   <- as.factor(c(0, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 0, 0))
f_color <- as.factor(c("blue", "blue", "yellow", "red", "red", "yellow", 
                       "yellow", "red", "yellow"))
asthma <- c(1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1)

xfactors <- model.matrix(asthma ~ gender + m_edu + p_edu + f_color)[, -1]
x        <- as.matrix(data.frame(age, bmi_p, xfactors))

# Note alpha=1 for lasso only and can blend with ridge penalty down to
# alpha=0 ridge only.
glmmod <- glmnet(x, y=as.factor(asthma), alpha=1, family="binomial")

# Plot variable coefficients vs. shrinkage parameter lambda.
plot(glmmod, xvar="lambda")

insira a descrição da imagem aqui

As variáveis ​​categóricas geralmente são primeiro transformadas em fatores, em seguida, uma matriz variável de preditores é criada e, juntamente com os preditores contínuos, é passada para o modelo. Lembre-se de que o glmnet usa penalidades de cume e laço, mas pode ser definido como um ou outro.

Alguns resultados:

# Model shown for lambda up to first 3 selected variables.
# Lambda can have manual tuning grid for wider range.

glmmod
# Call:  glmnet(x = x, y = as.factor(asthma), family = "binomial", alpha = 1) 
# 
#        Df    %Dev   Lambda
#   [1,]  0 0.00000 0.273300
#   [2,]  1 0.01955 0.260900
#   [3,]  1 0.03737 0.249000
#   [4,]  1 0.05362 0.237700
#   [5,]  1 0.06847 0.226900
#   [6,]  1 0.08204 0.216600
#   [7,]  1 0.09445 0.206700
#   [8,]  1 0.10580 0.197300
#   [9,]  1 0.11620 0.188400
#  [10,]  3 0.13120 0.179800
#  [11,]  3 0.15390 0.171600
# ...

Coeficientes podem ser extraídos do glmmod. Aqui é mostrado com 3 variáveis ​​selecionadas.

coef(glmmod)[, 10]
#   (Intercept)           age         bmi_p       gender1        m_edu1 
#    0.59445647    0.00000000    0.00000000   -0.01893607    0.00000000 
#        m_edu2        m_edu3        p_edu2        p_edu3    f_colorred 
#    0.00000000    0.00000000   -0.01882883    0.00000000    0.00000000 
# f_coloryellow 
#   -0.77207831 

Por fim, a validação cruzada também pode ser usada para selecionar lambda.

cv.glmmod <- cv.glmnet(x, y=asthma, alpha=1)
plot(cv.glmmod)

insira a descrição da imagem aqui

(best.lambda <- cv.glmmod$lambda.min)
# [1] 0.2732972

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é exatamente isso que eu estava procurando +1, as únicas perguntas que tenho são 1) o que você pode fazer com a validação cruzada lambda de 0,2732972? e 2) No glmmod, as variáveis ​​selecionadas são a cor favorita (amarelo), o sexo e a educação do pai (diploma de bacharel)? Muito obrigado!
Matt Reichenbach

4
1) A validação cruzada é usada para escolher lambda e coeficientes (com erro mínimo). Nesta maquete, não há min local (houve um aviso também relacionado a muito poucos obs); Eu interpretaria que todos os coeficientes foram reduzidos a zero com as penalidades de contração (o melhor modelo apenas interceptou) e recomeçou com mais observações (reais) e talvez aumentasse o intervalo lambda. 2) Sim, no exemplo em que escolhi o coef (glmmod) [, 10] ... você escolhe lambda para o modelo via CV ou interpretação dos resultados. Você poderia marcar como resolvido se sentir que eu resolvi sua pergunta? obrigado.
pat

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Posso perguntar como isso lida com a f_colorvariável? O nível de fator 1 a 4 é considerado um passo maior que 1 a 2, ou todos são igualmente ponderados, não direcionais e categóricos? (Eu quero aplicá-la a uma análise com todos os preditores desordenadas.)
Beroe

3
A linha xfactors <- model.matrix(asthma ~ gender + m_edu + p_edu + f_color)[,-1]codifica a variável categórica f_color (conforme declarado as.factornas linhas anteriores). Ele deve usar a codificação de variável fictícia R padrão, a menos que o contrasts.argargumento seja fornecido. Isso significa que todos os níveis de f_color são igualmente ponderados e não direcionais, exceto o primeiro que é usado como classe de referência e absorvido pela interceptação.
27415 Alex

1
@Alex não model.matrix(asthma ~ gender + m_edu + p_edu + f_color + age + bmi_p)[, -1]daria o mesmo resultado que as duas linhas acima? Por que usar uma etapa extra para concatenar as variáveis ​​contínuas data.frame?
jiggunjer 13/06

6

Usarei o pacote enet, pois esse é o meu método preferido. É um pouco mais flexível.

install.packages('elasticnet')
library(elasticnet)

age <- c(4,8,7,12,6,9,10,14,7) 
gender <- c(1,0,1,1,1,0,1,0,0)
bmi_p <- c(0.86,0.45,0.99,0.84,0.85,0.67,0.91,0.29,0.88)
m_edu <- c(0,1,1,2,2,3,2,0,1)
p_edu <- c(0,2,2,2,2,3,2,0,0)
#f_color <- c("blue", "blue", "yellow", "red", "red", "yellow", "yellow", "red", "yellow")
f_color <- c(0, 0, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1)
asthma <- c(1,1,0,1,0,0,0,1,1)
pred <- cbind(age, gender, bmi_p, m_edu, p_edu, f_color)



enet(x=pred, y=asthma, lambda=0)

4
obrigado por compartilhar elasticnet; no entanto, não sei o que fazer com a saída do Rscript acima . Você pode esclarecer por favor? Desde já, obrigado!
Matt Reichenbach

4

Apenas para expandir o excelente exemplo fornecido por pat. O problema original colocou variáveis ​​ordinais (m_edu, p_edu), com uma ordem inerente entre os níveis (0 <1 <2 <3). Na resposta original de pat, acho que essas foram tratadas como variáveis ​​categóricas nominais, sem ordem entre elas. Posso estar errado, mas acredito que essas variáveis ​​devem ser codificadas de modo que o modelo respeite sua ordem inerente. Se estes são codificados como fatores ordenados (e não como fatores não ordenados, como na resposta de pat), o glmnet fornece resultados ligeiramente diferentes ... Acho que o código abaixo inclui corretamente as variáveis ​​ordinais como fatores ordenados, e fornece resultados ligeiramente diferentes:

library(glmnet)

age     <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) 
gender  <- as.factor(c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0))
bmi_p   <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) 
m_edu   <- factor(c(0, 1, 1, 2, 2, 3, 2, 0, 1), 
                  ordered = TRUE)
p_edu   <- factor(c(0, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 0, 0), 
                  levels = c(0, 1, 2, 3), 
                  ordered = TRUE)
f_color <- as.factor(c("blue", "blue", "yellow", "red", "red", 
                       "yellow", "yellow", "red", "yellow"))
asthma <- c(1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1)

xfactors <- model.matrix(asthma ~ gender + m_edu + p_edu + f_color)[, -1]
x        <- as.matrix(data.frame(age, bmi_p, xfactors))

# Note alpha=1 for lasso only and can blend with ridge penalty down to
# alpha=0 ridge only.
glmmod <- glmnet(x, y=as.factor(asthma), alpha=1, family="binomial")

# Plot variable coefficients vs. shrinkage parameter lambda.
plot(glmmod, xvar="lambda")

insira a descrição da imagem aqui


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às vezes_sci, boa captura - essa seria a maneira mais apropriada de modelar as variáveis ​​do nível de educação. Obrigado pela sua contribuição.
Matt Reichenbach

como adicionar uma legenda para as variáveis? Por exemplo, qual é a linha vermelha neste exemplo?
jiggunjer 13/06
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