带循环的弹性网络回归模型没有给我基于alpha r的结果列表

Question

请给我一些建议。

我目前正在做一个弹性网络回归，在那里我使用一个for循环应用10个不同的值从0到1，问题是，当我问模型的结果它只给我alpha=1的结果，这是我的代码

set.seed(1212)
sample_size <- floor(0.75 * nrow(data_scaled))
training_index <- sample(seq_len(nrow(data_scaled)), size = sample_size)
train <- data_scaled[training_index, ]
test <- data_scaled[-training_index, ]
x.train <- train[,-3]
y.train<- train[,3]
x.test <- test[,-3]
y.test<- test[,3]
list.of.fits<- list()
for (i in 0:10) {
fit.name<- paste0('alpha', i/10)

list.of.fits[[fit.name]]<- cv.glmnet(x.train, y.train, type.measure = "mse", alpha= i/10,
family="gaussian")
}
results<- data.frame()
for (i in 10) {
fit.name<- paste0('alpha', 1/10)

predicted<- predict(list.of.fits[[fit.name]], s=list.of.fits[[fit.name]]$lambda.1se, newx=x.test)
mse<- mean((y.test-predicted)^2)  
temp<- data.frame(alpha=i/10, mse=mse, fit.name= fit.name)
results<- rbind(results, temp)
}
results```
In results it gives me only alpha 1 result, instead of alpha from 0 to 1 (aplha0.1,alpha0.2, alpha0.3...)

Answer 1

您的resultsfor循环将只产生i = 10，请尝试for (i in 1:10)而不是for (i in 10)。

同样，在你的results循环中，你的fit.name固定在1/10。

解决这些问题应该能解决你的问题。