我将'grplasso'软件包用于训练和测试数据集。通过火车数据集上的拟合模型，我找到了最佳的λ（最小AIC）。这个lambda名称是“ lambdaopt”。
library(data.table)
setDT(data)[, sum := sum(time), by = .(id, condition)][]
# id condition count firstexosure outcome time sum
# 1: 1 1 1 1 0 100 350
# 2: 1 1 2 0 0 250 350
# 3: 1 0 0 0 0 220 520
# 4: 1 0 0 0 1 300 520
# 5: 2 1 1 1 0 240 620
# 6: 2 1 2 0 0 380 620
# 7: 2 0 0 0 1 150 150
# 8: 3 1 1 1 0 200 520
# 9: 3 1 2 0 0 320 520
# 10: 3 0 0 0 1 360 360
# 11: 4 1 1 1 0 100 310
# 12: 4 1 2 0 0 210 310
# 13: 4 0 0 0 1 220 455
# 14: 4 0 0 0 0 235 455
我想在测试数据集上计算性能模型。那么，下面哪些方法可以纠正？ 1.通过测试数据集上的“ lambdaopt”再次计算“ grplasso”模型
BestTrainFit <- grplasso(Outcome ~. , data = traindata, lambda = lambdaopt, model = LogReg(), center = TRUE,standardize = TRUE)
在'grplasso'软件包上使用'predict'函数
p2 =预测（BestTrainFit，testdata，type ='response'）