我正在使用套索(来自包glmnet)来 Select 变量.我已经安装了一个glmnet的模型，并绘制了与lambda模型的系数图.
library(glmnet)
set.seed(47)
x = matrix(rnorm(100 * 3), 100, 3)
y = rnorm(100)
fit = glmnet(x, y)
plot(fit, xvar = "lambda", label = TRUE)
现在我想得到系数变为0的顺序.换句话说，每个系数在什么波长下变为0？
我在glmnet中找不到一个函数来提取这样的结果.我怎么才能得到它呢？
在我最初的回答中，函数glmnetPath现在位于名为solzy的R包中.
## you may need to first install package "remotes" from CRAN
remotes::install_github("ZheyuanLi/solzy")
## Zheyuan Li's R functions on Stack Overflow
library(solzy)
## use function `glmnetPath` for your example
glmnetPath(fit)
#$enter
# i j ord var lambda
#1 3 2 1 V3 0.15604809
#2 2 19 2 V2 0.03209148
#3 1 24 3 V1 0.02015439
#
#$leave
# i j ord var lambda
#1 1 23 1 V1 0.02211941
#2 2 18 2 V2 0.03522036
#3 3 1 3 V3 0.17126258
#
#$ignored
#[1] i var
#<0 rows> (or 0-length row.names)
Interpretation of 100
当lambda减少时，变量(数字ID见i，变量名见var)依次进入模型(顺序见ord).该事件对应的lambda是fit$lambda[j].
变量3在lambda=0.15604809时进入模型，是fit$lambda中的第二个值；
变量2在lambda=0.03209148时进入模型，为fit$lambda中的第19个值；
变量1在lambda=0.02015439时进入模型，这是fit$lambda中的第24个值.
Interpretation of 100
当lambda增加时，变量(数字ID见i，变量名见var)依次离开模型(顺序见ord).该事件对应的lambda是fit$lambda[j].
变量1将模型留在lambda=0.02211941，即fit$lambda中的第23个值；
变量2使模型的波长为0.03522036，是fit$lambda中的第18个值；
变量3将模型保留在lambda=0.17126258，这是fit$lambda中的第一个值.
Interpretation of 100
如果不是空的data.Frame，它会列出从未进入模型的变量.也就是说，它们实际上被忽视了.(是的，这是可能发生的！)
Note: fit$lambda是递减的，所以j在enter中是升序的，但在leave中是降序的.
为了进一步解释指数i和j，请以变量2为例.它在j=18离开模型(即，其系数变为0)，并在j=19进入模型(即，其系数变为非零).您可以验证这一点:
fit$beta[2, 1:18]
## all zeros
fit$beta[2, 19:ncol(fit$beta)]
## all non-zeros
有关更复杂的示例，请参见Obtain variable selection order from glmnet.