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  <blog_title>井出草平の研究ノート</blog_title>
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    <anon>R</anon>
    <anon>計量</anon>
    <anon>Lasso, Ridge, EN</anon>
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  <description>https://glmnet.stanford.edu/articles/glmnet.html はじめに Glmnetは一般化線形モデルおよび類似モデルをペナルティ付き最尤法でフィッティングするパッケージである。正則化パラメータλの値のグリッド（対数スケール）において、正則化パスがlassoまたはelastic net制約に対して計算さ れる。このアルゴリズムは非常に高速で、入力行列xのスパース性を利用することができる。線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、多項回帰モデル、ポアソン回帰モデル、Cox回帰モデルに適合します。また、多重応答線形回帰、カスタムfamilyの一般化線形モデル、緩…</description>
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  <published>2023-08-15 09:18:20</published>
  <title>Lasssoのパッケージglmnet入門[R]</title>
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