Каретка и коэффициенты (glmnet)

Я заинтересован в использовании каретки для того, чтобы делать выводы о конкретном наборе данных. Можно ли сделать следующее:

1. получить коэффициенты модели glmnet, которую я обучил в карете. Я хотел бы использовать glmnet из-за выбора встроенных функций, так как я не верю, что у glm есть?

2. кроме метрики ROC, есть ли другая метрика, которую я могу использовать для оценки соответствия модели? Такие, как скорректированный ?$R^2$

Целью этого анализа является получение некоторого вывода о влиянии конкретных переменных, а не для прогнозирования. Мне просто нравится пакет caret, потому что до сих пор было легко работать с использованием матриц.

Допустим, ваша каретная модель называется «модель». Вы можете получить доступ к окончательной модели glmnet с помощью model$finalModel. Затем вы можете позвонить coef(model$finalModel)и т. Д. Вам нужно будет выбрать значение лямбда, для которого вы хотите коэффициенты, такие как coef(model$finalModel, model$bestTune$.lambda).

Посмотрите на summaryFunctionпараметр для trainControlфункции. Это позволит вам указать любую функцию, которую вы хотите минимизировать (или максимизировать, см. maximizeАргумент train), учитывая предиктор и ответ.

Это может быть трудно получить на скорректированном R ^ 2 таким образом, но вы, вероятно, могли бы получить R ^ 2 или что-то подобное.