我正在尝试glmnet在数据集上使用该包.我正在使用cv.glmnet()获取lambda值glmnet().我将它们排除在第1,2,7,12列之外:id列,响应列,包含NA,并包含NA.
这是数据集和错误消息:
> head(t2)
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12
1 1 1 0.7661266 45 2 0.80298213 9120 13 0 6 0 2
2 2 0 0.9571510 40 0 0.12187620 2600 4 0 0 0 1
3 3 0 0.6581801 38 1 0.08511338 3042 2 1 0 0 0
4 4 0 0.2338098 30 0 0.03604968 3300 5 0 0 0 0
5 5 0 0.9072394 49 1 0.02492570 63588 7 0 1 0 0
6 6 0 0.2131787 74 0 0.37560697 3500 3 0 1 0 1
> str(t2)
'data.frame': 150000 obs. of 12 variables:
$ X1 : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
$ X2 : int 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ X3 : num 0.766 0.957 0.658 0.234 0.907 ...
$ X4 : int 45 40 38 30 49 74 57 39 27 57 ...
$ X5 : int 2 0 1 0 1 0 0 0 0 0 ...
$ X6 : num 0.803 0.1219 0.0851 0.036 0.0249 ...
$ X7 : int 9120 2600 3042 3300 63588 3500 NA 3500 NA 23684 ...
$ X8 : int 13 4 2 5 7 3 8 8 2 9 ...
$ X9 : int 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ X10: int 6 0 0 0 1 1 3 0 0 4 ...
$ X11: int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ X12: int 2 1 0 0 0 1 0 0 NA 2 ...
> cv1 <- cv.glmnet(as.matrix(t2[,-c(1,2,7,12)]), t2[,2], family="binomial")
Error in as.matrix(cbind2(1, newx) %*% nbeta) :
error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 'as.matrix': Error in t(.Call(Csparse_dense_crossprod, y, t(x))) :
error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 't': Error: invalid class 'NA' to dup_mMatrix_as_dgeMatrix
> cv1 <- cv.glmnet(as.matrix(t2[,-c(1,2,7,12)]), t2[,2], family="multinomial")
Error in t(.Call(Csparse_dense_crossprod, y, t(x))) :
error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 't': Error: invalid class 'NA' to dup_mMatrix_as_dgeMatrix
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有什么建议?
scr*_*Owl 24
出于某种原因,glmnet喜欢data.matrix()到as.matrix()
cv1 <- cv.glmnet(data.matrix(t2[,-c(1,2,7,12)]), t2[,2], family="multinomial")
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
应该做的工作.
小智 6
使用cv.glmnet时,我有类似的错误消息.cv.glmnet可以在RStudio中正常运行,但在使用Rscript时无法正常工作.我的修复是添加到我的脚本的顶部:
require(methods)
似乎"glmnet"包可能正在使用"methods"包中的一些函数,但是在使用Rscript时,启动时不会加载此包.但是,"methods"包通常默认加载到R中.
以下是有关此Rscript功能的信息:
Rscript不加载方法包,R确实 - 为什么,后果是什么?
我希望这可以帮助遇到与我相同问题的人.
我得到了同样的错误消息.不幸的是,它并不像使用data.matrix()那么容易.
该错误发生在输入矩阵和模型系数的交叉积中.
在predict.glmnet中:
nfit = as.matrix(cbind2(1,newx)%*%nbeta)
是什么解决了我的问题是迫使x到dgCMatrix.我真的不明白为什么,但它对我有用.
predict(object = lm, newx = as(x, "dgCMatrix"), type = "response")
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
由于我没有在关于该错误的许多问题中找到答案,我以为我会在这里发布.