Esta página aún no se ha traducido para esta versión. Puede ver la versión más reciente de esta página en inglés.

Lazo y red elástica con validación cruzada

Este ejemplo muestra cómo predecir el millaje (MPG) de un automóvil en función de su peso, desplazamiento, potencia y aceleración, utilizando los métodos de red de lazo y elástico.

Cargue el conjunto de datos.carbig

load carbig

Extraiga los predictores continuos (no categóricos) (el lazo no maneja los predictores categóricos).

X = [Acceleration Displacement Horsepower Weight];

Realice un ajuste de lazo con validación cruzada de 10 veces.

[b fitinfo] = lasso(X,MPG,'CV',10);

Graficar el resultado.

lassoPlot(b,fitinfo,'PlotType','Lambda','XScale','log');

Calcule la correlación de los predictores. Elimine los NaNs primero.

nonan = ~any(isnan([X MPG]),2); Xnonan = X(nonan,:); MPGnonan = MPG(nonan,:); corr(Xnonan)
ans = 4×4

    1.0000   -0.5438   -0.6892   -0.4168
   -0.5438    1.0000    0.8973    0.9330
   -0.6892    0.8973    1.0000    0.8645
   -0.4168    0.9330    0.8645    1.0000

Dado que algunos predictores están altamente correlacionados, realice un ajuste de red elástico. Use = 0,5.Alpha

[ba fitinfoa] = lasso(X,MPG,'CV',10,'Alpha',.5);

Graficar el resultado. Asigne un nombre a cada predictor para que pueda decir qué curva es cuál.

pnames = {'Acceleration','Displacement','Horsepower','Weight'}; lassoPlot(ba,fitinfoa,'PlotType','Lambda','XScale','log',...     'PredictorNames',pnames);

Al activar el cursor de datos y hacer clic en el trazado, verá el nombre del predictor, el coeficiente, el valor y el índice de ese punto, es decir, la columna asociada a ese ajuste.Lambdab

Aquí, la red elástica y los resultados de lazo no son muy similares. Además, la gráfica neta elástica refleja una propiedad cualitativa notable de la técnica de la red elástica. La red elástica retiene tres coeficientes distintos de cero como incrementos (hacia la izquierda de la gráfica), y estos tres coeficientes alcanzan 0 en aproximadamente el mismo valor.LambdaLambda Por el contrario, la gráfica de lazo muestra dos de los tres coeficientes que se convierten en 0 con el mismo valor, mientras que otro coeficiente sigue siendo distinto de cero para valores más altos.LambdaLambda

Este comportamiento ejemplifica un patrón general. En general, la red elástica tiende a retener o eliminar grupos de predictores altamente correlacionados como aumentos.Lambda En contraste, el lazo tiende a caer grupos más pequeños, o incluso predictores individuales.