问题描述
我想减少特征，并想使用弹性净回归。因此，我想使用glmnet-package及其内置函数（如cv.glment）并绘制结果等。问题是我的数据取决于时间，因此我使用了嵌套时间序列交叉验证和mlr-包。 glmnet软件包使用了k折交叉验证。 有没有办法像glmnet-package一样获得图？我的想法是使用源代码并更改某些部分，但最终我没有用。 我还能尝试什么？预先感谢。
解决方法
目前尚不清楚您想要什么或问题是什么。也许以下帮助：
- glmnet在{mlr3learners}中可用
- 时空CV在{mlr3spatiotempcv}中可用
请注意，{mlr}已过时。但是，它包含两个可以使用的glmnet学习器。
关于{glmnet}算法的内部CV：您可以将其关闭并自行优化收缩参数。
但是，还是很不清楚您想要什么，因为您最终要求出图。一次只关注一个问题。