如何提取caret中glmnet最优调参对应的模型系数？

我来帮你理清这个问题，咱们一步步解决：

为什么as.matrix(coef(model.test$finalModel))返回100组系数？ #

glmnet包本身会针对单个alpha值，拟合一整系列lambda对应的模型（这是它的默认行为）。而caret在做弹性网调参时，会遍历你tuneGrid里的每个alpha，对每个alpha都拟合完整的lambda序列。当调参完成后，model.test$finalModel其实是对应最优alpha值的那个glmnet模型对象——它里面包含了该alpha下所有lambda对应的系数，所以直接调用coef()会返回所有lambda的结果，也就是你看到的多组系数。

验证model.test$finalModel是否对应最优alpha #

你可以通过以下代码直接验证：

# 对比finalModel使用的alpha和最优alpha
model.test$finalModel$alpha == model.test$bestTune$alpha

如果返回TRUE，就说明finalModel确实是用最优alpha拟合的模型，这和你找到的博客说法一致。在你的示例中，最优alpha是0.7，运行这段代码应该会得到TRUE的结果。

正确提取最优调参对应的系数 #

既然finalModel已经是最优alpha的模型，你只需要指定最优lambda值来提取对应的系数即可。注意glmnet的coef()函数中，指定lambda的参数是s（而不是直接写lambda），正确的代码如下：

# 提取最优alpha+lambda对应的系数
best_coefficients <- as.matrix(coef(model.test$finalModel, s = model.test$bestTune$lambda))
print(best_coefficients)

这样就能得到你想要的、仅对应最优调参组合的系数矩阵了。

关于你之前得到空系数的可能原因 #

如果之前调用coef(model.test$finalModel, model.test$bestTune$lambda)返回空，大概率是因为你没指定参数名s——glmnet的coef()函数第一个参数是object，第二个是...，直接传lambda值会被识别为其他参数，而不是指定lambda的s参数。加上s=就可以解决这个问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pd441