Menafsirkan plot jejak variabel LASSO

Saya masih baru dalam glmnetpaket ini, dan saya masih tidak yakin bagaimana menafsirkan hasilnya. Adakah yang bisa membantu saya membaca plot jejak berikut?

Grafik diperoleh dengan menjalankan yang berikut:

library(glmnet)
return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ])
data   <- matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date==beta.df$date[2]), ][ ,-1]), 
                 ncol=num.factors)
model  <- cv.glmnet(data, return, standardize=TRUE)

op <- par(mfrow=c(1, 2))
plot(model$glmnet.fit, "norm",   label=TRUE)
plot(model$glmnet.fit, "lambda", label=TRUE)
par(op)

Di kedua plot, setiap garis berwarna menunjukkan nilai yang diambil oleh koefisien yang berbeda dalam model Anda. Lambda adalah bobot yang diberikan pada istilah regularisasi (norma L1), sehingga saat lambda mendekati nol, fungsi kerugian model Anda mendekati fungsi kehilangan OLS. Inilah salah satu cara Anda dapat menentukan fungsi kerugian LASSO untuk membuat ini konkret:

Karena itu, ketika lambda sangat kecil, solusi LASSO harus sangat dekat dengan solusi OLS, dan semua koefisien Anda ada dalam model. Seiring bertambahnya lambda, istilah regularisasi memiliki efek yang lebih besar dan Anda akan melihat lebih sedikit variabel dalam model Anda (karena semakin banyak koefisien akan bernilai nol).

Seperti yang saya sebutkan di atas, norma L1 adalah istilah regularisasi untuk LASSO. Mungkin cara yang lebih baik untuk melihatnya adalah bahwa sumbu x adalah nilai maksimum yang diizinkan yang dapat diambil oleh norma L1 . Jadi, ketika Anda memiliki norma L1 kecil, Anda memiliki banyak regularisasi. Oleh karena itu, norma L1 nol memberikan model kosong, dan saat Anda meningkatkan norma L1, variabel akan "memasukkan" model ketika koefisien mereka mengambil nilai bukan nol.

Plot di sebelah kiri dan plot di sebelah kanan pada dasarnya menunjukkan kepada Anda hal yang sama, hanya pada skala yang berbeda.