我想比较用y ~ .调整的模型log(y) ~ .和cv.glmnet，但是，在对模型应用对数变换后，用predicted(log(y)) - log(y)计算了预测误差。
如果我们调用z = log(y)，我想以某种方式使用交叉验证错误，而将exp(predicted(z)) - exp(z)作为错误项，而不是直接在z上计算MSE。我的目标是比较将glmnet与对数转换后的响应拟合是否比使用原始数据更好，但是两个模型产生的平均交叉验证误差均不能与默认设置相提并论。我有办法改变某些东西并使它们具有可比性吗？