Message d'erreur R glmnet as.matrix ()

Je suis en train d'utiliser le glmnet paquet sur un jeu de données. Je suis en utilisant cv.glmnet() pour obtenir une valeur lambda pour glmnet(). Je suis à l'exclusion des colonnes 1,2,7,12 comme ils sont: id de la colonne, la colonne de réponse, contiennent de NA, et contiennent NA.

Voici le jeu de données et le message d'erreur:

> 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

Des suggestions?

source d'informationauteur screechOwl

  1. 17

    Pour quelque raison glmnet préfère data.matrix() à as.matrix()

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

    devrait faire le travail.

  2. 5

    J'ai eu le même Msg d'erreur. et malheureusement, ce n'était pas aussi simple que l'utilisation des données.matrix() pour moi.

    L'erreur se passe dans un crossproduct de la matrice d'entrée et les coefficients du modèle.

    À prévoir.glmnet:

    nfit = comme.matrice(cbind2(1, newx) %*% nbeta)

    Ce qui a résolu le problème pour moi était de forcer x à un dgCMatrix. J'ai sérieusement ne comprends pas pourquoi, mais ça fonctionne pour moi. 

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

    Puisque je n'ai pas vu cela comme une réponse à l'une des nombreuses questions au sujet de cette erreur je pensais que je poste ici.

  3. 5

    J'ai eu un message d'erreur similaire lors de l'utilisation de cv.glmnet. cv.glmnet puisse fonctionner correctement dans RStudio, mais il ne serait pas fonctionner lors de l'utilisation de Rscript. Le correctif pour moi était de m'ajouter en haut de mon script:

    require(methods)

    Il semble que le "glmnet" package peut être utiliser certaines fonctions de "méthodes", mais ce paquet n'est pas chargé au démarrage lors de l'utilisation de Rscript. Cependant, les "méthodes" package est normalement chargé par défaut dans R.

    Voici des informations à propos de ce Rscript fonctionnalités:

    Rscript ne prend pas en charge les méthodes d'emballage, R ne -- pourquoi, et quelles en sont les conséquences?

    J'espère que cela aide quelqu'un qui s'exécute dans le même problème que j'ai fait.