Lasso/Elastic 網路中的訓練與驗證 R2各位，
我將 k 折交叉驗證與懲罰迴歸模型（套索、彈性網）結合使用，並希望檢查訓練/驗證集的（平均）R2 值，以檢查是否有過度擬合和解釋變異數。 我已經搜索了很多選項，但我找不到。 有沒有辦法展示這一點？ 如果可以將其顯示在概覽表中，那就太好了，這樣我就可以用它來選擇模型。
謝謝你，馬庫斯
蘋果系統預測建模和機器學習回覆：Lasso/Elastic 網路中的訓練和驗證 R2謝謝，但我當然知道模型篩選平台，但它運行簡化模型，並且不提供完整模型的選項。 例如，我假設模型篩選中的神經模型是一個相當簡單的模型，只有幾個隱藏單元。
例如，當我想使用更複雜的 2 層神經模型進行嵌套交叉驗證時，這不能透過模型篩選來完成，不是嗎？
還有其他事情只能在內循環中完成。 例如，插補通常僅在內循環內完成，因為使用包括獨立測試樣本在內的整個樣本進行插補是不公平的。
因此，我正在尋找一個可以完成嵌套交叉驗證的腳本。 例如，我可以只在內部循環中插入插補。
回覆：Lasso/Elastic 網路中的訓練和驗證 R2你好@馬庫斯JH ,
歡迎來到社區！
要回答您的問題，一種選擇是使用「分析」、「預測建模」功能表中提供的「模型篩選」平台。
進入「模型篩選」平台後，您可以取消選擇「廣義迴歸」和「其他方法」（此處在泰坦尼克號資料集上完成）以外的方法，並指定是否要在模型中包含2 個因子交互作用或二次項。 如果您想要可重現的結果，您也可以指定交叉驗證的折疊數和隨機種子：
分析完成後，您可以看到驗證結果作為跨折疊的摘要。 此匯總表可以幫助您選擇最合適的模型（您可以選擇您想要查看更多詳細資訊的模型（或按一下「選擇主導」），然後按一下「執行所選」以開啟廣義回歸平台以獲取有關所選模型的更多詳細資訊）：
您也可以透過開啟「訓練」和「驗證」選單來按折疊查看各個結果（如果需要）（在「訓練」中，可以在每種訓練模型類型的最後一列中看到折疊標識符） :
我希望我理解你的問題並且這個答案會對你有幫助。
如果我誤解了某些內容並且這不是您所期望的，您能否提供更多詳細信息，說明您目前使用哪個平台，您已經擁有哪些資訊以及缺少哪些資訊？
回覆：Lasso/Elastic 網路中的訓練和驗證 R2……或者另一件事，人們想要在內循環中做的就是超參數選擇，例如隱藏單元的數量。
當然，在內循環結束時，必須有一個標準來定義最佳模型，然後將其提交給外循環交叉驗證。
回覆：Lasso/Elastic 網路中的訓練和驗證 R2我向 JMP 詢問了有關彈性網絡回歸以及如何獲得某種形式的 R 平方的類似問題，得到的答復是它不適用於 KFold 或留一驗證方法，僅適用於 AICc 和 BIC。所以我認為你必須自己手動計算。我認為這很煩人，因為 SAS 可以做到這一點。
回覆：Lasso/Elastic 網路中的訓練和驗證 R2@馬庫斯JH
您可以使用「分析」>「預測建模」選單中的「模型比較」平台來比較 k 個折疊中的 R2 值。請依照下列步驟操作：
- 使用「建立驗證列」公用程式建立 K 折疊列，然後選擇「建立 K 折疊列」（位於對話方塊視窗的左下角）。
- 啟動 Gen Reg 並將 KFold 欄位載入為驗證角色。
- 運行迴歸模型（Elastic Net、Lasso 等）並確保選擇驗證列作為驗證方法。
- 當您對模型感到滿意時，將預測公式儲存到資料表中。
- 若要查看每次折疊的 R2 值，請從分析 > 預測建模選單啟動模型比較
- 將已儲存的公式列載入為 Y，將 KFold 驗證列載入為群組
- 產生的報表將向您顯示列中每個折疊的適合度量：
