我有一个包含1000个观测值和76个变量的数据集，其中约有20个是分类的。我想在整个数据集上使用LASSO。我知道通过lars或glmnet在LASSO中使用因子变量并不能真正起作用，但是变量太多了，它们可以采用太多不同的无序值来对它们进行合理的数字编码。
在这种情况下可以使用LASSO吗？我该怎么做呢？创建预测变量矩阵可产生以下响应：
hdy<-as.numeric(housingData2[,75])
hdx<-as.matrix(housingData2[,-75])
model.lasso <- lars(hdx, hdy)
Error in one %*% x : requires numeric/complex matrix/vector arguments
我认识到其他方法可能更容易或更合适，但是实际的挑战是使用Lars或glmnet来做到这一点，因此，如果可能的话，我将不胜感激任何想法或反馈。
谢谢，