Я пытаюсь создать обобщенную линейную модель с помощью регрессии гребня, используя cv.glmnet в R. Я использую 5-кратную перекрестную проверку, чтобы найти лучшую лямбду.
Насколько я понимаю, cv.glmnet находитпоследовательность значений лямбда на основе представленных данных, а затем, для каждого значения лямбда, CV ошибка (определяется как среднее значение ошибок, полученных от каждого из K сгибов (когда K сгиб используется в качестве теста)),Затем функция возвращает последовательность значений лямбда с их соответствующей ошибкой CV (средним значением ошибок от всех сгибов), коэффициентами и т. Д.
Однако я хотел бы получить информацию о КАЖДОМ из 5 сгибов - чтото есть, чтобы получить набор коэффициентов и оптимальную лямбду (lambda.min или lambda.1se) для КАЖДОГО сгиба.Возможно ли это с помощью cv.glmnet?
Я использую cv.glmnet следующим образом:
glm_object = cv.glmnet(x=x, y=y, family='binomial', alpha=0, type.measure ='deviance', nfolds=5)
Спасибо!