关于R包rms中pentrace()函数惩罚网格设置的指导咨询

• 最小值设置：一般从0开始，对应无惩罚的基准模型，方便和惩罚模型对比效果；如果已经明确需要施加惩罚，也可以设一个极小值（如0.001），避免遗漏弱惩罚的最优解。
• 最大值设置：先通过试错确定足够大的阈值，比如先设为100，观察模型系数是否被压缩至接近0。若系数未充分压缩，就逐步增大最大值（如200、500）；若系数过早被压到0，则调小最大值。另外，变量数量多、样本量相对较小时，所需最大惩罚值通常更高。
• 网格细度（步长）设置：
  • 优先用对数间距网格，因为惩罚值的影响在对数尺度上更线性，比如用代码exp(seq(log(0.001), log(100), length.out = 20))生成20个对数均匀分布的点，这样小惩罚值区间点更密集，大惩罚值区间点相对稀疏，更贴合实际需求。
  • 若用线性间距，步长需匹配最大值，比如最大值100时，步长设为5_{10可生成10}20个点，但这种方式在小惩罚值区间点太少，容易错过最优值。
  • 网格点数量建议控制在15~30之间，太少可能遗漏最优解，太多会显著增加计算时间，性价比不高。
• 实用技巧：先跑一次粗网格（如10个点）快速锁定最优值的大致范围，再在该范围内设置细网格做精准搜索，平衡计算效率和搜索精度。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user167591