R语言用msgps包做adaptive lasso，系数怎么提取啊？

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

library(msgps)
x=as.matrix(w[,2:11]);y=(w[,12]);x2=as.matrix(w[,13:76])
al=msgps(x2,y,penalty="alasso",gamma=1,lambda=0)
summary(al)
plot(al)
运行结果为：
Call: msgps(X = x2, y = y, penalty = "alasso", gamma = 1, lambda = 0)

Penalty: "alasso"

gamma: 1

lambda: 0

df:
       tuning     df
[1,]  0.0000  0.000
[2,]  0.4512  1.041
[3,]  1.7013  4.437
[4,]  2.9654  9.196
[5,]  4.4141 12.282
[6,]  5.4804 13.967
[7,]  6.7036 16.274
[8,]  8.0005 18.728
[9,]  9.7234 22.121
[10,] 12.0295 25.950
[11,] 14.4061 28.959
[12,] 16.5069 31.132
[13,] 18.8378 32.991
[14,] 21.5355 35.928
[15,] 24.5733 39.876
[16,] 27.5621 43.266
[17,] 30.9658 45.287
[18,] 34.5992 47.064
[19,] 38.6269 49.049
[20,] 45.3670 54.277

tuning.max: 45.37

ms.coef:
                    Cp       AICC        GCV     BIC
(Intercept)  1.521e+02  1.521e+02  1.521e+02  152.13
x2.age       0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.sex      -2.157e+02 -2.157e+02 -2.157e+02 -163.49
x2.bmi       5.060e+02  5.060e+02  5.060e+02  506.01
x2.map       3.127e+02  3.127e+02  3.127e+02  275.38
x2.tc       -1.486e+02 -1.486e+02 -1.486e+02 -148.57
x2.ldl       1.803e+01  1.803e+01  1.803e+01   10.57
x2.hdl      -2.294e+02 -2.294e+02 -2.294e+02 -219.44
x2.tch       0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.ltg       7.031e+02  7.031e+02  7.031e+02  672.61
x2.glu       0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.age.2     0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.bmi.2     0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.map.2     0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.tc.2      1.330e+02  1.330e+02  1.330e+02  -36.68
x2.ldl.2    -9.573e+01 -9.573e+01 -9.573e+01    0.00
x2.hdl.2    -3.046e+01 -3.046e+01 -3.046e+01    0.00
x2.tch.2     9.200e+01  9.200e+01  9.200e+01   14.30
x2.ltg.2     3.624e+02  3.624e+02  3.624e+02  160.38
x2.glu.2     3.978e+01  3.978e+01  3.978e+01    0.00
x2.age.sex   1.629e+02  1.629e+02  1.629e+02   99.46
x2.age.bmi   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.age.map   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.age.tc    0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.age.ldl   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.age.hdl   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.age.tch   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.age.ltg   3.605e+01  3.605e+01  3.605e+01    0.00
x2.age.glu   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.sex.bmi   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.sex.map   2.300e+01  2.300e+01  2.300e+01    0.00
x2.sex.tc    3.295e+01  3.295e+01  3.295e+01    0.00
x2.sex.ldl  -6.030e+01 -6.030e+01 -6.030e+01    0.00
x2.sex.hdl   2.860e+01  2.860e+01  2.860e+01    0.00
x2.sex.tch   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.sex.ltg   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.sex.glu   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.bmi.map   1.175e+02  1.175e+02  1.175e+02   68.38
x2.bmi.tc    0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.bmi.ldl   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.bmi.hdl   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.bmi.tch   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.bmi.ltg   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.bmi.glu   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.map.tc    1.927e+01  1.927e+01  1.927e+01   11.19
x2.map.ldl   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.map.hdl   6.216e+00  6.216e+00  6.216e+00    0.00
x2.map.tch   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.map.ltg   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.map.glu   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.tc.ldl    8.827e+01  8.827e+01  8.827e+01   61.54
x2.tc.hdl   -1.998e-15 -1.998e-15 -1.998e-15   19.89
x2.tc.tch   -2.717e+02 -2.717e+02 -2.717e+02 -136.76
x2.tc.ltg   -6.552e+02 -6.552e+02 -6.552e+02 -300.25
x2.tc.glu    0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.ldl.hdl  -1.082e+02 -1.082e+02 -1.082e+02  -23.62
x2.ldl.tch   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.ldl.ltg   5.427e+02  5.427e+02  5.427e+02  333.82
x2.ldl.glu   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.hdl.tch  -2.300e+01 -2.300e+01 -2.300e+01  -23.00
x2.hdl.ltg   2.487e+02  2.487e+02  2.487e+02  128.06
x2.hdl.glu   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.tch.ltg   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00
x2.tch.glu   9.573e+01  9.573e+01  9.573e+01   78.33
x2.ltg.glu   0.000e+00  0.000e+00  0.000e+00    0.00

ms.tuning:
        Cp  AICC   GCV   BIC
[1,] 8.329 8.329 8.329 5.115

ms.df:
        Cp  AICC   GCV   BIC
[1,] 19.29 19.29 19.29 13.28

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏1 回帖

关键词：Adaptive daptive Adaptiv adapt LASSO library

ms.coef不就是系数吗

您好，我想请教一下，下面的ms.turning和ms.df分别表示什么？感谢~

yjb200888 发表于 2019-10-11 11:24
ms.coef不就是系数吗

您好，我想请教一下，下面的ms.turning和ms.df分别表示什么？感谢~