표형 데이터에서 모든 가중치를 학습할 필요는 없습니다: 회귀·분류·생존 분석에서 rvflnet(비선형 표현력 있는 glmnet)의 사례

rvflnet 패키지 소개 rvflnet은 R 패키지로, Random Vector Functional Link (RVFL) 네트워크를 구현합니다. 이는 비선형적이며 표현력이 풍부한 glmnet의 버전으로, 회귀, 분류, 생존 분석 등 다양한 통계 모델링에 활용할 수 있습니다. 주요 특징 비선형 함수와 랜덤 벡터를 결합해 높은 예측 성능을 제공 glmnet과 동일한 alpha, lambda 파라미터 사용 가능 다중분류, 회귀, 생존 모델링을 한 번에 처리할 수 있는 범용성 사용자 친화적인 함수 시그니처와 직관적인 문서 제공 RVFL 네트워크는 입력 데이터와 비선형 변환을 통해 생성된 가중치를 활용해 예측을 수행합니다. rvflnet은 R 사용자가 손쉽게 모델을 구축하고 검증할 수 있도록 설계되었습니다. 사용 예시 library(rvflnet) fit <- rvflnet::rvflnet(y ~ ., data = train_data, alpha = 0.5, lambda = 0.01) predict(fit, newdata = test_data) 추가 정보와 패키지 설치 방법은 CRAN 패키지 페이지를 참조하십시오.