glmnetのキャレットトレーニング関数は、アルファとラムダの両方を相互検証しますか？

Rのいcaretの両方の上にパッケージクロス検証をalphaしてlambdaためglmnetのモデル？このコードを実行すると、

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)

トレーニングログは次のようになります。

Fold10.Rep3: alpha=1.0, lambda=NA 

どういうlambda=NA意味ですか？

train 両方を調整します。

基本的に、alphaトレーニング時にのみ必要であり、をlambda使用するさまざまな値にわたって予測を取得できますpredict.glmnet。たぶん、lambda = "all"何かの価値や何かがより有益だろう。

マックス

古い質問ですが、最近この問題に対処する必要があり、この質問を参考として見つけました。

別のアプローチを次に示します。

$\lambda$$\alpha$$\lambda$$\alpha$

$\alpha$$\lambda$$\lambda$$\lambda$$\lambda > 0$$\lambda$