问题描述
作为项目的一部分，我希望生成套索逻辑回归系数的评分网格。它看起来像这样：https://www.google.com/search?q=scoring+grid+logistic+regression+interpretation&rlz=1C1CHBF_frFR812FR812&source=lnms&tbm=isch&sa=X&ved=2ahUKEwi9lLuIoeXuAhVEXxoKHeSeBjUQ_AUoAXoECBEQAw&biw=1536&bih=754#imgrc=18nDov7YADDrgM
要执行套索回归，我必须使用 glmnet，这意味着我必须计算这条线才能找到我的系数：
lasso_caret<- train(tsa~.,dataframe,method = "glmnet",metric = "Accuracy",trControl = ctrl,tuneGrid = grid)
coef_dcg <- coef(lasso_caret$finalModel,lasso_caret$finalModel$lambdaOpt)
coef_matrix <- as(coef_dcg,"matrix")
coef_d = as.data.frame(coef_matrix)
coef_df <- tibble::rownames_to_column(coef_d,"Modalitée")
coef_df <- coef_df[-c(1),]
我现在有一个干净的数据框，其中包含我的模态及其系数。 为了计算我的评分网格，我必须得到参考模态，并给他们0值去追求。
我的问题是我真的不知道如何到达这里。 我的目标是让没有经验的人以自主的方式解释逻辑回归。我知道我可以仅通过系数来解释它，但这不是这里的目标。我也尝试了 scorecardModelUtils 包，但在我的情况下，scalling 函数不起作用，因为我无法为其提供逻辑回归对象，里面没有系数。
已经谢谢你了。
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）