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glmnetデータセットでパッケージを使用しようとしています。cv.glmnet()のラムダ値を取得するために使用していますglmnet()。列 1、2、7、12 をそのまま除外しています: id 列、応答列、NA を含み、NA を含みます。

データセットとエラー メッセージは次のとおりです。

> 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

助言がありますか？

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3 に答える 3

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何らかの理由で、glmnetdata.matrix()はas.matrix()

cv1 <- cv.glmnet(data.matrix(t2[,-c(1,2,7,12)]), t2[,2], family="multinomial")

仕事をするべきです。

于 2014-05-17T10:41:20.907 に答える
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同じエラーメッセージが表示されました。残念ながら、私にとっては data.matrix() を使用するほど簡単ではありませんでした。

エラーは、入力行列とモデル係数の外積で発生します。

predict.glmnet では:

nfit = as.matrix(cbind2(1, newx) %*% nbeta)

私にとって問題を解決したのは、x を dgCMatrix に強制することでした。理由はよくわかりませんが、私にとってはうまくいきます。

predict(object = lm, newx =  as(x, "dgCMatrix"), type = "response")

そのエラーに関する多くの質問の1つでこれを回答として見ていないので、ここに投稿すると思いました。

于 2016-07-17T17:14:34.957 に答える