问题描述
通常，在接近LASSO时，最佳超参数lambda假定为lambda.1se（在glmnet程序包中），这是最小化/最大化CV度量（通常为AUC，Accuracy或Deviance）PLUS 1标准的lambda。偏差。 lamnda.1se = lambda.min + sd（lambda.min）
通过这种方式，处罚力度更大，模型不太容易过拟合。
但是，在插入符号中，我总是会发现最佳模型与CV度量的最小值/最大值相对应的假设。明智吗？
有没有办法让插入符号训练功能选择与lambda.1se相对应的模型？
谢谢。
解决方法
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