사용자 정의 능선 회귀 함수

나는 릿지 회귀 분석을하고 있으며, 직접 함수를 만들고 싶습니다. 그것은 다음을 시도했다. 그것은 k의 개별 값에 대해서만 작동하지만 배열 값에 대해서는 작동하지 않습니다.사용자 정의 능선 회귀 함수

dt<-longley 
attach(dt) 
library(MASS) 
X<-cbind(X1,X2,X3,X4,X5,X6) 
X<-as.matrix(X) 
Y<-as.matrix(Y) 

sx<-scale(X)/sqrt(nrow(X)-1) 
sy<-scale(Y)/sqrt(nrow(Y)-1) 
rxx<-cor(sx) 
rxy<-cor(sx,sy) 

for (k in 0:1){ 
res<-solve(rxx+k*diag(rxx))%*%rxy 
k=k+0.01 
}

최적화 된 코드도 도움이 필요합니다.

출처

2013-08-10 itfeature.com

예제를 정리할 수 있습니까? 우리는 입력 데이터가 무엇인지 알지 못합니다. 'Y'가없고 'Y'가 사용되고, 'rid'는 사용되지 않음으로 생성되며, 설명에 'k'가 없습니다. 아마도 이것은 사용 중일 것입니다 : http://stackoverflow.com/q/5963269 –

@ Bryan Hanso : code updated. Longley는 기본 데이터 세트이지만 다른 이름을 사용했습니다. 모든 데이터 세트를 고려할 수 있습니다. –

@ itfeature.com 우리는 * 모든 데이터 세트를 고려하고 싶지는 않습니다. 귀하의 데이터를 고려하고 싶습니다. 도움이 필요하면 우리를 대신하여 불필요한 노력을 기울이지 않아도 예제를 실행할 수 있다면 더 좋은 기회를 얻을 수 있습니다. 편집하여 편집하십시오. –

poly.kernel <- function(v1, v2=v1, p=1) { 
    ((as.matrix(v1) %*% t(v2))+1)^p 
} 

KernelRidgeReg <- function(TrainObjects,TrainLabels,TestObjects,lambda){ 

    X <- TrainObjects 
    y <- TrainLabels      
    kernel <- poly.kernel(X) 

    design.mat <- cbind(1, kernel) 

    I <- rbind(0, cbind(0, kernel)) 

    M <- crossprod(design.mat) + lambda*I 
    #crossprod is just x times traspose of x, just looks neater in my openion 

    M.inv <- solve(M) 
    #inverse of M 

    k <- as.matrix(diag(poly.kernel(cbind(TrainObjects,TrainLabels)))) 
    #Removing diag still gives the same MSE, but will output a vector of prediction. 

    Labels <- rbind(0,as.matrix(TrainLabels)) 

    y.hat <- t(Labels) %*% M.inv %*% rbind(0,k) 

    y.true <- Y.test 

    MSE <-mean((y.hat - y.true)^2) 

    return(list(MSE=MSE,y.hat=y.hat)) 

}

p = 1 인 커널은 리지 회귀를 제공합니다.

내장 R 함수를 해결하면 단수의 행렬을 반환하는 경우가 있습니다. 이를 방지하기 위해 자체 함수를 작성하는 것이 좋습니다.

출처

2016-06-07 15:55:32 Waqas

사용자 정의 능선 회귀 함수

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