我使用glmnet使用以下代码基于一组5个功能预测概率.我需要实际的公式,因为我需要在不同的(非R)程序中使用它.
deg = 3
glmnet.fit <- cv.glmnet(poly(train.matrix,degree=deg),train.result,alpha=0.05,family='binomial')
结果系数的名称有五个位置(我假设这是每个特征之一),并且它们中的每一个都是0到3之间的数字(我假设这是多项式的次数).但我仍然对如何重建公式感到困惑.
以这些为例:
> coef(glmnet.fit,s= best.lambda)
(Intercept) -2.25e-01
...
0.1.0.0.1 3.72e+02
1.1.0.0.1 9.22e+04
0.2.0.0.1 6.17e+02
...
我们称之为A,B,C,D,E.这是如何解释公式的？
Y =
-2.25e-01 +
...
(3.72e+02 * (B * E) +
(9.22e+04 * (A * B * E) +
(6.17e+02 * (B^2 + E)
...
如果这不正确我该如何解释呢？
我看到了以下问题和答案,但它没有解决这些类型的系数名称.
在此先感谢您的帮助.