r:对于同一个lambda，glmnet和脱字符的系数是不同的

对于同一个lambda，glmnet和脱字符的系数是不同的。glmnet是一种广义线性模型的正则化方法，它通过引入L1和L2正则化项来控制模型的复杂度。而脱字符是一种特征选择方法，它通过逐步剔除不重要的特征来提高模型的泛化能力。

具体来说，glmnet通过最小化损失函数和正则化项的和来求解模型的系数。L1正则化项（Lasso）倾向于产生稀疏解，即将一些系数变为0，从而实现特征选择的效果。而L2正则化项（Ridge）则倾向于将系数平均分散在各个特征上，减小特征之间的相关性。因此，对于同一个lambda值，glmnet得到的系数可能会有一些为0的情况，即进行了特征选择。

而脱字符方法则是一种逐步特征选择的方法。它从包含所有特征的完整模型开始，然后逐步剔除对模型影响较小的特征，直到达到某个停止准则。脱字符方法通常使用一些评估指标（如AIC、BIC等）来衡量模型的拟合优度和复杂度，从而选择最佳的特征子集。因此，对于同一个lambda值，脱字符得到的系数也可能与glmnet不同，因为它们使用了不同的特征选择策略。

在实际应用中，glmnet和脱字符方法都可以用于特征选择和模型建立。对于glmnet，腾讯云提供了云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/ti），可以帮助用户进行模型训练和特征选择。对于脱字符方法，腾讯云提供了云数据挖掘平台（https://cloud.tencent.com/product/dm），用户可以使用该平台进行特征选择和建模。

总结起来，对于同一个lambda值，glmnet和脱字符的系数可能会有所不同，因为它们使用了不同的正则化和特征选择策略。腾讯云提供了相应的云机器学习和云数据挖掘平台，可以帮助用户进行模型训练和特征选择。