我想减少特性，并希望使用弹性网络回归。因此，我想使用glmnet包及其内置函数，如cv.gment和绘制结果等。问题是我的数据依赖于时间，所以我使用了嵌套的时间序列交叉验证和mlr包。glmnet包使用了k折叠交叉验证。有没有一种方法可以像glmnet包中那样获取绘图？我的想法是使用源代码并更改一些部分，但我最终没有成功。我还能尝试什么？提前谢谢。
你想要什么或你的问题是什么还有些不清楚。也许以下有帮助：
｛mlr3learners｝中提供了- glmnet
- 时空CV在｛mlr3spatialempcv｝中可用
请注意，｛mlr｝已被弃用。尽管如此，它包含了两个你可以使用的glmnet学习者。
关于｛glmnet｝算法的内部CV：您可以关闭它并自己优化收缩率参数。
但同样，你想要什么也很不清楚，因为你最终要求的是情节。一次只关注一个问题。