Що є більш точним glm чи glmnet?

R glm і glmnet використовують різні алгоритми.

Я помічаю нетривіальні відмінності між оціненими коефіцієнтами, коли використовую обидва.

Мене цікавить, коли один є більш точним, ніж інший, і час вирішити / точність торгувати.

Зокрема, я маю на увазі випадок, коли в glmnet st встановлюється лямбда = 0, він оцінює те саме, що і glm.

Glmnet призначений для пружної регресії сітки. Це штрафує розмір розрахункових коефіцієнтів (за допомогою суміші штрафних санкцій L1 та L2). Він намагається пояснити якомога більше розбіжностей у даних через модель, зберігаючи малі коефіцієнти моделі. Ці слайди мені здаються корисними, щоб зрозуміти це.

Glm не використовує штрафний термін.

Я так розумію, що з еластичною сіткою ви можете прийняти певні ухили взамін зменшення дисперсії оцінювача. Отже, що найкраще повинно залежати від того, як ви визначаєте "найкраще" з точки зору зміщення та відхилення. (Наприклад, я знаю, що glmnet має переваги, коли у вас є багато можливостей порівняно із спостереженнями)