lasso, adaptive lasso, group lasso[R] - 井出草平の研究ノート
https://www.math.mcgill.ca/yyang/comp/notes/note4code.R library(glmnet) このパッケージで使用されるデフォルトのモデルは、Guassian線形モデルまたは最小二乗法である。説明のためにあらかじめ作成したデータセットをロードする。ユーザは自分のデータをロードすることも、ワークスペースに保存されているデータを使用することもできる。 pacman::p_install_gh("emeryyi/gglasso") library(gglasso) data(bardet) x<- bardet[["x"]] y<- bardet[["y"]] glmnetの最も基本的な呼び出しを使ってモデルをフィットさせる。 fit = glmnet(x, y) "fit "はglmnetクラスのオブジェクトで、フィットされたモデルの関連情報を
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正則化項付き線形回帰は真の偏回帰係数を推定しているのか？ - bob3’s blog
最近、正則化項付き線形回帰についてちょっと調べてます。 それで以下の記事が気になりました。 qiita.com dropout009.hatenablog.com どちらも人工データを用いて、真の偏回帰係数を正則化項付き線形回帰で推定できるか？というシミュレーションをされています。 これは非常に興味深いので自分でもやってみようと思います。 先の記事はどちらもPythonを使われてましたが、私はR言語でやってみます。 試すのは以下の5つの手法です。 線形回帰 Ridge回帰 LASSO回帰 適応的LASSO回帰 Elastic net回帰 確認したいのは真の偏回帰係数に対する推定された偏回帰係数の分布です、 準備 まず下準備として、必要なパッケージの呼び出しと、必要な関数の定義をします。 パッケージの呼び出し。 if (!require("pacman")) {install.package
機械学習で「分からん！」となりがちな正則化の図を分かりやすく解説 - Qiita
正則化、ムズいよ‥ 機械学習で過学習防止に使われる正則化 その例として、よく以下のような図が挙げられているかと思います この図を初めて見た時、少し考えて導き出した結論が以下です 「う～ん‥わからん！」 この図、解説が不十分なことも多く、初見で理解できた人って結構少ないのではないでしょうか‥ 図が理解できない事で正則化やリッジ回帰に苦手意識を持った方も多いかと思います（私もそうでした‥） この現状を打破すべく、図の解釈を自分なりに整理したので、分かりやすさ最優先で解説したいと思います。 正則化は機械学習では避けて通れないテクニックなので、皆さまの理解に少しでも貢献できれば幸いです。 ※注意 本記事は私の独自解釈が多く含まれています。 正確な記事を目指すためにも、「ここが間違っている！」という指摘は気軽に頂ければと思います 正則化とは？ 前提知識として、過学習と正則化について解説します 過学習
リッジ回帰やラッソ回帰で因果推論できるのか？ - Qiita
はじめに 因果推論を行う手法の1つとして、線形回帰が挙げられます。今回は、その線形回帰の拡張とも言えるリッジ回帰(Ridge回帰)やラッソ回帰(Lasso回帰)を用いて因果効果を推定してみるとどうなるのか、Pythonによるシミュレーションと共にまとめました。内容に誤り等ございましたら、ぜひご指摘いただけますと幸いです。 結論 リッジ回帰やラッソ回帰を用いると、うまく因果効果を推定することができません。 これは、リッジ回帰やラッソ回帰を行うことで、線形回帰（線形回帰モデルをOLS推定）による推定値よりも汎化誤差が小さくなる一方で、不偏性と呼ばれる因果効果をバイアスなく推定するために必要な性質が失われてしまうからです。 通常の線形回帰における最小二乗法(OLS)では、下記の損失関数を最小化するパラメータを求めます。
Rで学ぶ計量経済学と機械学習
Rで学ぶ計量経済学と機械学習 Contents Rの基礎 データ整理 test_scores.xlsx データの可視化 回帰分析 計量経済学１：回帰分析とマッチング 計量経済学２：操作変数法 計量経済学３：回帰不連続デザイン（+モンテカルロ・シミュレーション入門） 計量経済学４：固定効果モデル 計量経済学５：差の差(DID)法 機械学習１：線形回帰・ロジスティック回帰 機械学習２：リッジ回帰・Lasso 機械学習３：決定木・アンサンブル学習 機械学習４：ニューラルネットワーク・ディープラーニング・大規模言語モデル Authors 安藤道人（立教大学） 三田匡能（株式会社 GA technologies）
最先端のスパースモデリング～HMLassoとPliable Lasso～
本連載は「これから機械学習に取り組みたい」「ディープラーニングや機械学習を使った経験がある」といったエンジニアに向けて、データ量が少なくても分析が実現できる「スパースモデリング」という手法を紹介します。 前回はスパースモデリングの画像処理への発展的な応用として、画像の欠損補間、異常検知、超解像の3つを紹介しました。今回はスパースモデリングの最近の学術分野におけるスパースモデリングの発展の様子、最新の手法をご紹介します。 スパースモデリングにおける数理モデル研究の重要性 データが少なく説明責任が求められる状況に力を発揮するスパースモデリングの中には、様々な手法があります。例えば、第2、3回で紹介したLASSOや、第4、5回で紹介した辞書学習などはその中の代表的なものとして知られています。スパースモデリングを扱うエンジニアには、問題の質に応じて、これらの中から最も適切な手法を選択することが求め
【PyStan】Graphical LassoをStanでやってみる。 - Qiita
こんにちは、久しぶりにブログを書く@kenmatsu4です。 Stan Advent Calendarの23日目の記事を書きました。 今回のブログでは、Graphical Lassoという、L1正則化をかけた精度行列(分散共分散行列の逆行列)を推定する手法をStanを用いてやってみようというものです。コードの全文はGitHubにアップロードしています。 1. テスト用データの生成 まず、多変量正規分布に従う乱数を生成します。 今回は下記のような平均、分散をもつ６次元のデータを300個生成します。 そして無理やり$x_6$と$x_4$、さらに$x_6$と$x_5$に相関を持たせ、$x_4$と$x_5$が間接相関を持つようにします。これはもともと$x_4$と$x_5$がなかったものの、$x_6$の影響を受けて$x_6$の変動と連動して$x_4$と$x_5$の値も動くので本来相関がない変数同士が
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MLGL: An R Package Implementing Correlated Variable Selection by Hierarchical Clustering and Group-Lasso | Journal of Statistical Software
Introduction to pliable
データフレームのままglmnetを使用する - Qiita
Exclusive Lasso and Group Lasso using R code | R-bloggers
縮小事前分布によるベイズ的変数選択4: 馬蹄事前分布のMCMC - Qiita