cv.glmnet（）プロットを解釈する方法は？

投げ縄を実行してから、1回限りの相互検証を実行しました

cv<-cv.glmnet(df, df$Price, nfolds = 1500) 

cvをプロットすると、次のようになります。

また、私は2つの異なるラムダを得ることに気づいた：lambda.minとlambda.1se

• これらのラムダの違いは何ですか？
• 上記のプロットから一般的に何を理解できますか（これらの信頼区間とは何か、2つの点線とは何ですか）？

nfolds=1010倍の検証を実行するように変更するとlambda.1se、このラムダに対して異なる係数が得られます。どのクリテリオに基づいて、自分に最適なものを選択できますか？

これは統計についてではなく、ドキュメントを読むだけです。

• 2つの異なる値のために2つの一般的な選択を反映。アウトオブサンプル最小限に損失CVの一方です。最大のものであるの1つの標準誤差内の値。推論の1行は、を使用することを提案しています。これは、最小値よりも大きい値を選択することにより、過剰適合を回避するためです。どちらが最適かは、状況によって異なります。$\lambda$$\lambda$$\lambda_{\min}$$\lambda_{1se}$$\lambda$$\lambda_{\min}$$\lambda_{1se}$$\lambda$
• 信頼区間は、損失測定基準（赤い点）の推定誤差を表します。CVを使用して計算されます。縦線はとの場所を示しています。上部の数字は、非ゼロ係数推定の数です。$\lambda_{\min}$$\lambda_{1se}$