glmnetを使用したバイナリ結果の予測関数R

Question

Rのcv.glmnetオブジェクトで予測関数を使用しています。 予測しようとしているバイナリ結果ベクトル（例：0 1 1 0 1）があります。 予測機能は、デフォルトで1または0を予測する予測確率を見つけることをデフォルトにしていますか？質問に対する答えが書かれた文書が見つかりませんでした。以下の一般的なアイデアを持つ

コード：

for(holdout in 1:nrow(data)){ 
    myglmnet = cv.glmnet(data[-holdout, ], matrix(outcome[-holdout], nrow=1), family = "binomial", type.measure="mae", grouped=FALSE, alpha=1, nfolds=nrow(data)) 

    glmnet_hat[holdout] <- as.numeric(predict(myglmnet, matrix(data[holdout, ], nrow=1), type="response", s="lambda.min")) 
} 

は0または1の応答の確率を予測するglmnet_hatですか？私がリンクすることができるドキュメントソースも素晴らしいでしょう。ありがとう！

Answer 1

上記のコードでは、type= "response"を指定して確率的結果をモデリングしています。 https://github.com/cran/glmnet/blob/4e4faf87ba78d977a9c4a31e308d9fb1b403f62a/inst/doc/glmnet_beta.Rmdによれば、バイナリ結果の場合、type ="response"を使用して適合確率を得るか、type ="class"を使用して最大確率に対応するクラスラベルを得ることができます。