小编MP6*_*P61的帖子

在插入符号中使用glmnet时出现错误

下面的示例加载库

library(dplyr)
library(caret)
library(C50)

从库C50加载流失数据集

data(churn)

创建x和y变量

churn_x <- subset(churnTest, select= -churn)   
churn_y <- churnTest[[20]]

使用createFolds（）在churn_y（目标变量）上创建5个CV折叠

 myFolds <- createFolds(churn_y, k = 5)

创建trainControl对象：myControl

myControl <- trainControl(
 summaryFunction = twoClassSummary,
 classProbs = TRUE, # IMPORTANT!
 verboseIter = TRUE,
 savePredictions = TRUE,
 index = myFolds
)

适合glmnet模型：model_glmnet

model_glmnet <- train(
  x = churn_x, y = churn_y,
  metric = "ROC",
  method = "glmnet",
  trControl = myControl
)

我收到以下错误

lognet（x，is.sparse，ix，jx，y，权重，偏移量，alpha，nobs，错误：：NA / NaN / Inf在外部函数调用中（arg 5）另外：警告消息：在lognet（x，is .sparse，ix，jx，y，权重，偏移量，alpha，nobs：NAS由强制性引入

我已经检查过，并且churn_x变量中没有缺失值

sum(is.na(churn_x))

有人知道答案吗？

我有一个数据框,其中一些列缺少值.有没有办法(使用dplyr)有效地计算缺失的每列的百分比,即NA.想要像colSum等价物.所以我不必单独计算每个列的百分比？