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GLMNETR：放松的套索和其他机器学习模型的嵌套交叉验证
说明交叉验证的放松套索，人工神经网络（ANN），渐变机（'xgboost'），随机森林（'Randomforestsrc'），倾斜随机（'aorsf'），递归分区（'rpart'）或步骤WISE WISE RECLISTION模型。交叉阀排出样品（导致嵌套交叉验证），或使用Bootstrap排除外部样品来评估和比较这些模型之间的性能与表格或图形均值预示的结果。校准图也可以是基于（外部嵌套）交叉验证的（外部嵌套）或引导程序（从包中）样本的。对于某些数据集，例如，当设计矩阵不完全排名时，“ glm-net”可能会在拟合轻松的Lasso模型时具有很长的运行时间，这是从我们的经验中，当我们的经验与许多预测变量和许多患者一起将COX模型拟合到数据时，这使得很难从Glmnet（）或Cv.glmnet（）中获得解决方案。调用glmnet（）和cv.glmnet（）时，我们可以通过“路径= true”选项来纠正这一点。在glmnetr包中，路径= true的方法默认情况下是按照。When fitting not a relaxed lasso model but an elastic-net model, then the R- packages 'nestedcv' < https: //cran.r-project.org/package=nestedcv >, 'glmnetSE' < https://cran.r-project.org/ package=glmnetSE > or others may provide greater functionality when performing a nested CV.
GLMNETR中机器学习模型的校准
## ## 10倍（嵌套）交叉验证的性能度量与使用所有数据无需交叉验证计算的幼稚摘要## ## ## ave devrat ave slope ave concordance ave ave非零零## lasso min 0.2452 1.0702 0.8702 0.8730 48.0 ## lasso min 0.244.084.084 0.244.084 0.2452 minR.G0 0.2435 0.9451 0.8733 16.8 ## Ridge 0.2256 1.2887 0.8660 99.0 ## Naive DevRat Naive Concordance Non Zero ## LASSO min 0.1696 0.8794 42 ## LASSO minR 0.1710 0.8791 20 ## LASSO minR.G0 0.1663 0.8759 13 ## Ridge 0.1718 0.8822 99 ## ## Ave DevRat Ave Slope Ave Concordance Ave Non Zero ## Stepwise df tuned 0.2541 0.9741 0.8776 14.7 ## Stepwise p tuned 0.2549 0.9775 0.8786 15.0 ## Naive DevRat Naive Concordance Non Zero ## Stepwise df tuned 0.1711 0.8785 15 ##逐步调谐0.1711 0.8785 15
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