詳細設定Lassoとリッジ回帰では、パラメータ推定値の経路は、1つの調整パラメータによって決まります。弾性ネットでは、パラメータ推定値の経路は、調整パラメータとアルファによって決まります。弾性ネットの尤度に対する罰則は、Lassoで使われる罰則項と、リッジ回帰で使われる罰則項の加重和になっています。弾性ネットのアルファは、これらの2つの罰則項に対する重みを決定します。第 “推定法の統計的詳細”および第 “「詳細設定」の統計的詳細”を参照してください。
メモ: 「尺度化したパラメータ推定値の絶対値の和」が小さくなるほど、調整パラメータの値は大きくなっています。絶対値が大きい推定値は最尤推定値に近く、絶対値が小さい推定値には大きな罰則が課されています。
使われる調整パラメータ値の範囲は、ほとんどの場合、ゼロを下限とします。また、切片以外のパラメータ推定値がゼロになる調整パラメータの最小値を、調整パラメータ値の上限に設定します。調整パラメータ値の下限は、次の2つの状況では0.0001に設定されますが、それ以外ではゼロに設定されます。
このオプションをオンにすると、「高次の効果を追加する場合、その効果に関連する低次の効果を先にモデルに追加しておく」という制約を課します。このオプションをオンにすると、ほとんどの場合、モデルにXがなければ、X2も含まれません。しかし変数増加法を除く推定法では、1つのステップでX2がモデルに含まれ、Xが除外されることもあります。データテーブルに「DOEスクリプト」が含まれる場合は、このオプションがデフォルトでオンになっていますが、そのほかの場合ではデフォルトではオフになっています。
弾性ネットのαパラメータを設定します。このαパラメータが、弾性ネットを推定する際のl1およびl2ペナルティに対する比重を決定します。デフォルトの値はα = 0.99で、これはl1ペナルティに対する重みを0.99、l2ペナルティに対する重みを0.01に設定します。このオプションは、「推定法」で［弾性ネット］を選択した場合にのみ使用できます。第 “推定法の統計的詳細”を参照してください。
グリッドにおけるスケールを選択します。スケールとして線形・平方根・自然対数のいずれかを選択できます。［グリッド点の個数］で指定した個数のグリッド点が、ここで選択したスケールに従って、調整パラメータの下限値と上限値の間に配置されます。デフォルトのスケールは平方根です。第 “「詳細設定」の統計的詳細”を参照してください。
ダブルLassoと2段階変数増加法の第1段階において、どのようにモデルを選択するかを指定します。デフォルトでは、指定された検証方法に基づいて最良と判断されたモデルが選択され、その結果が最初に表示されます（[最良]）。最良のモデルよりもl1ノルムがやや大きい、または、やや小さいモデルを選択することもできます。このときに選択されるモデルは、緑色や黄色のゾーンにあることが条件です。たとえば、［黄色ゾーンで最小］を選択すると、黄色ゾーンで最小のl1ノルムを持つモデルが解として表示されるようになります。第 “同等なモデルのゾーン”を参照してください。
「パラメータ推定値の経路」レポートに最初に表示されるモデルをどのように選択するかを指定します。グラフにて、縦の実線で表されている個所が現在のモデルを示します。第 “現在のモデルを示す縦線”を参照してください。最良のモデルは、縦の点線として表示されます。デフォルトでは、指定された検証方法に基づいて最良と判断されたモデルが選択されます。
最良のモデルよりもl1ノルムがやや大きい、または、やや小さいモデルを選択することもできます。このときに選択されるモデルは、緑色や黄色のゾーンにあることが条件です。たとえば、［黄色ゾーンで最小］を選択すると、黄色ゾーンで最小のl1ノルムを持つモデルが解として表示されるようになります。第 “同等なモデルのゾーン”を参照してください。