Ridge Regression

Modelle zur Korrelations- und Regressionsanalyse

Moderator: EDi

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luckynele
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Ridge Regression

Beitrag von luckynele » Fr Jun 07, 2019 2:47 pm

Hallo zusammen,

ich versuche gerade die Ridge Regression an dem dataset "swiss" durchzuführen. Ich habe mit der glmnet Funktion so gut wie keine Erfahrung und scheitere gerade komplett.
Momentan sieht mein Code so aus:

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swiss <- datasets::swiss
x <- swiss
y <- rep (1, times =47)
lambda <- 10^seq(10, -2, length = 100)
ridge.mod <- glmnet(x, y, alpha = 0, lambda = lambda)
Allerdings bekomme ich hier folgende Fehlermeldung:

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Error in elnet(x, is.sparse, ix, jx, y, weights, offset, type.gaussian,  : 
  y is constant; gaussian glmnet fails at standardization step
Hat jemand eine Idee, was falsch ist/ wie das richtig funktioniert? :?:

bigben
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Re: Ridge Regression

Beitrag von bigben » Fr Jun 07, 2019 3:35 pm

y ist die response variable. Wenn y immer 1 ist, egal was in x steht, wie soll man da einen Zusammenhang finden? Ich finde die Fehlermeldung

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y is constant
drückt das recht klar aus.

LG,
Bernhard
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Programmiere stets so, dass die Maxime Deines Programmierstils Grundlage allgemeiner Gesetzgebung sein könnte

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