パッケージ「lars」を使用して、Tibshirani (1996) によって記述された LASSO 手法を使用して回帰モデルを作成したいと考えています。利益と利益率、1 つの従属変数 (のれん) など、すべて USD または % で表される 28 の金融独立変数があり、いずれも欠損値を含んでいません。つまり、すべての値が正、負、または 0 です。最初の列にはケース ID が含まれており、モデルに含めることはできません。
貸借対照表に報告されているのれんの価値を計算できる回帰モデルを作成したいと考えています。
今、私は次のコードを持っています:
install.packages("lars")
library(lars)
Independent <- data.matrix(Data[, 2:29])
Dependent <- data.matrix(Data[,30])
RegModel<-lars(Independent, Dependent, type = c("lasso"), trace = FALSE,
normalize = TRUE, intercept = TRUE, eps = .Machine$double.eps)
lars() を実行すると、次のエラー メッセージが表示されます。
誰かがこのメッセージの意味と、これを解決する方法を説明できますか?
エラー メッセージには eps も示されているので、ここでエラーが発生することを期待しています: eps = .Machine$double.eps ですが、正直なところ、わかりません。
私のデータのサンプル:
Age (years) Share value ($) Profit ($) Profitmargin(%) Goodwill ($)
8 50.28 -160049730 -26.1 13800000
14 36.51 85740000 1.1 7100000
15 1.10 -4008306 -0.3 380000
12 2.87 1382870000 48.0 18000
23 22.75 -45234000 -17.3 25600000