我正在尝试使用R中的cv.glmnet通过岭回归建立广义线性模型。我使用5倍交叉验证来找到最佳的lambda。
据我了解，cv.glmnet根据提交的数据找到一个lambda值序列，然后针对每个lambda值，计算CV误差（定义为从K折的每一个获得的误差的平均值（当K折用作测试）时）。然后该函数返回lambda值的序列及其相应的CV误差（所有折叠的误差平均值），系数等。
但是，我想获取5倍EACH的信息-也就是说，获得一组系数和EACH的最佳Lambda（lambda.min或lambda.1se）。可以使用cv.glmnet吗？
我按如下方式使用cv.glmnet：
"..."谢谢！