¿La función caret train para glmnet validación cruzada tanto para alfa como para lambda?

Question

¿El caret una validación cruzada sobre alpha y lambda para el modelo glmnet Ejecutando este código,

 eGrid <- expand.grid(.alpha = (1:10) * 0.1, 
                     .lambda = (1:10) * 0.1)

Control <- trainControl(method = "repeatedcv",repeats = 3,verboseIter =TRUE)

netFit <- train(x =train_features, y = y_train,
          method = "glmnet",
          tuneGrid = eGrid,
          trControl = Control)

El registro de entrenamiento tiene este aspecto.

 Fold10.Rep3: alpha=1.0, lambda=NA 

¿Qué significa lambda=NA ?

Answer 1

train sintoniza ambos.

Básicamente, solo necesita alpha cuando entrena y puede obtener predicciones en diferentes valores de lambda usando predict.glmnet . Quizás un valor de lambda = "all" o algo más sería más informativo.

Max