Liebe JMP Community,
(W10, 64-Bit, JMP Pro 15.2.1)
Ich führe ein Modell aus, um die aktiven Prädiktoren zu bewerten. Dazu verwende ich das Autovalidierungs-Add-In, um einen Nullfaktor für meine Daten zu generieren. Ich verwende dann die GenReg-Plattform, um Schätzungen für jeden möglichen X-Faktor zu finden, und boote dann diese Schätzungen, um eine bessere Bewertung der Beiträge zur Antwort zu erhalten. Ich bin auf ein sehr seltsames Verhalten gestoßen, als ich das Elastic Net mit 400 Gitterpunkten, 5-facher Kreuzvalidierung und einem Alpha von 0 ausgeführt habe (ich habe es tatsächlich mit Alpha leer ausgeführt, und das am besten passende Ergebnis kam mit Alpha = 0 zurück.
Das Ergebnis für den Lösungspfad der -logliklihood kam mit den Validierungs- und Trainingssätzen zurück, die nicht einwertige Antworten zeigten. Für mich ist dies nicht sinnvoll, da ich für eine feste "Größe skalierter Parameterschätzungen" einen einzelnen Wert der -logliklihood erwarten würde, nicht mehrere Werte.
Gibt es einen Hinweis darauf, warum dies passiert ist? Es passiert nicht, wenn ich die Gitterpunkte auf andere Werte gesetzt habe oder sogar die ganze Zeit. War es nur ein zufälliger Zufall oder gibt es einen anderen Grund? Jedes Feedback, um dies in Zukunft zu verhindern, wäre hilfreich.
Vielen Dank!,
DS
