plot.cv.SGL(SGL)
plot.cv.SGL()所属R语言包:SGL
plots the cross-validated error curve produced by cv.SGL
图的交叉验证误差曲线产生cv.SGL
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Plots the cross-validated error curve, and confidence bounds for each lambda in our regularization path.
图的交叉验证的误差曲线,每一个lambda在我们的正规化路径和置信区间。
用法----------Usage----------
## S3 method for class 'cv.SGL'
plot(x, ...)
参数----------Arguments----------
参数:x
fitted "cv.SGL" object
装"cv.SGL"对象
参数:...
additional arguments to be passed to plot
额外的参数被传递到绘制
Details
详细信息----------Details----------
A cross validated deviance plot is produced. More regularized models are to the right (less regularized to the left)
交叉验证的越轨行为图就产生了。更有规律的模型是正确的(不正规化的左侧)
(作者)----------Author(s)----------
Noah Simon, Jerome Friedman, Trevor Hastie, and Rob Tibshirani<br>
Maintainer: Noah Simon <nsimon@stanford.edu>
参考文献----------References----------
A Sparse-Group Lasso, <br> http://www-stat.stanford.edu/~nsimon/SGL.pdf
参见----------See Also----------
SGL and cv.SGL.
SGL和cv.SGL。
实例----------Examples----------
n = 50; p = 100; size.groups = 10
index <- ceiling(1:p / size.groups)
X = matrix(rnorm(n * p), ncol = p, nrow = n)
beta = (-2:2)
y = X[,1:5] %*% beta + 0.1*rnorm(n)
data = list(x = X, y = y)
cvFit = cvSGL(data, index, type = "linear")
plot(cvFit)
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注:
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注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
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