matlab中的Lasso回归

Question

我在Matlab2013a中使用lasso函数。它的工作如下：

    X = randn(100,5);
    r = [0;2;0;-3;0];
    Y = X*r + randn(100,1)*.1; 
%Construct the lasso fit using ten-fold cross validation. Include the FitInfo 
%output so you can plot the result.
    [B FitInfo] = lasso(X,Y,'CV',10); %B is a p-by-L matrix, where p is the %number of predictors (columns) in X, and L is the number of Lambda values

%Plot the cross-validated fits.
    lassoPlot(B,FitInfo,'PlotType','CV');

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绿色圆圈和虚线定位Lambda时，交叉验证误差最小.蓝色圆和虚线定位点的交叉验证误差最小加上一个标准差。

因此，我所理解的是，绿色圆对应于λ的最佳值，它将误差降到最低。，但我如何“自动”(不需要绘制图形)找到向量B，它对应于图形中以绿色圆圈表示的λ值？

任何帮助都将非常感谢！

Answer 1

根据文档，它应该在FitInfo.Lambda中，这是一个包含lambdas的1xL向量。您可能可以使用min(FitInfo.Lambda)找到它。如果将CV名称-值对设置为cross validate，则FitInfo结构包含其他字段：FitInfo.LambdaMinMSE，这正是您要寻找的值。

多亏了@Christina，这是一种略显简洁的写作方式：

bestValue = find(FitInfo.Lambda == FitInfo.LambdaMinMSE)

这将为您提供最小lambda位于数组L中的索引。