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然后,我想查看模型的系数并写出公式。我的理解是,我应该从iris.fit获得此信息。
iris.fit的输出有一个100行表,其中包含Df,%Dev和Lambda。虹膜数据集只有4个预测变量。如何将此输出转换为系数?
答案 0 :(得分:2)
您可以使用tidy()
函数获取数据框中的所有系数(针对每个测试的lambda)。
library(tidymodels)
#> ── Attaching packages ────────────────────────────────────────── tidymodels 0.1.0 ──
#> ✓ broom 0.5.6 ✓ recipes 0.1.12
#> ✓ dials 0.0.6 ✓ rsample 0.0.6
#> ✓ dplyr 0.8.5 ✓ tibble 3.0.1
#> ✓ ggplot2 3.3.0 ✓ tune 0.1.0
#> ✓ infer 0.5.1 ✓ workflows 0.1.1
#> ✓ parsnip 0.1.1 ✓ yardstick 0.0.6
#> ✓ purrr 0.3.4
#> ── Conflicts ───────────────────────────────────────────── tidymodels_conflicts() ──
#> x purrr::discard() masks scales::discard()
#> x dplyr::filter() masks stats::filter()
#> x dplyr::lag() masks stats::lag()
#> x ggplot2::margin() masks dials::margin()
#> x recipes::step() masks stats::step()
iris_lr <- multinom_reg(
mode = "classification",
penalty = NULL,
mixture = NULL
) %>%
set_engine("glmnet")
iris_fit = iris_lr %>%
fit(Species ~ . , data = iris)
library(broom)
tidy(iris_fit)
#> # A tibble: 839 x 6
#> class term step estimate lambda dev.ratio
#> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 setosa "" 1 6.41e-16 0.435 -1.21e-15
#> 2 versicolor "" 1 -1.62e-15 0.435 -1.21e-15
#> 3 virginica "" 1 9.81e-16 0.435 -1.21e-15
#> 4 setosa "" 2 2.44e- 1 0.396 6.56e- 2
#> 5 setosa "Petal.Length" 2 -9.85e- 2 0.396 6.56e- 2
#> 6 versicolor "" 2 -1.22e- 1 0.396 6.56e- 2
#> 7 virginica "" 2 -1.22e- 1 0.396 6.56e- 2
#> 8 setosa "" 3 4.62e- 1 0.361 1.20e- 1
#> 9 setosa "Petal.Length" 3 -1.89e- 1 0.361 1.20e- 1
#> 10 versicolor "" 3 -2.31e- 1 0.361 1.20e- 1
#> # … with 829 more rows
由reprex package(v0.3.0)于2020-05-14创建
答案 1 :(得分:0)
系数在:
names(iris.fit$fit$beta)
[1] "setosa" "versicolor" "virginica"
iris.fit$fit$beta$setosa
4 x 100 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
[[ suppressing 100 column names ‘s0’, ‘s1’, ‘s2’ ... ]]
Sepal.Length . . . . . .
Sepal.Width . . . . . .
Petal.Length . -0.09849722 -0.1890163 -0.2737859 -0.3542876 -0.4108527
Petal.Width . . . . . .
每个测试的(iris.fit$fit$lambda)
的一列。您可以在此tutorial中查看glmnet,这里没有专门介绍多项式的部分,但其中有很多输出说明。