我正在尝试使用glmnet创建一个模型(目前使用cv来查找lambda值),我收到错误NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 5)
。我相信这与我的数据集中的NA值有关,因为当我使用NA删除所有数据点时,命令会成功运行。
我的印象是glmnet 可以处理NA值。我不确定错误来自哪里:
> res <- cv.glmnet(features.mat, as.factor(tmp[,"outcome"]), family="binomial")
Error in lognet(x, is.sparse, ix, jx, y, weights, offset, alpha, nobs, :
NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 5)
数据集看起来像这样:
> head(features.mat)
6 x 8 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
a b c e f g h i
1 1 1 138 NA NA 15 NA .
4 1 3 171 NA NA 17 NA .
7 1 1 156 NA NA 5 NA .
8 1 4 97 NA NA 7 NA .
9 1 1 219 NA NA 11 NA .
10 1 . 263 NA NA 20 NA .
> head(as.factor(tmp[,"outcome"]))
[1] 0 0 0 0 0 0
Levels: 0 1
答案 0 :(得分:9)
看来glmnet无法处理NA值!
答案 1 :(得分:3)
添加: 如果您在数据帧中没有NA的情况下遇到此错误,则可能未使用model.matrix函数定义输入矩阵。
x <- model.matrix( ~ ., Data)
我知道这不是您问题的答案,但是我和您有同样的错误,并找到了解决方案。因此对其他人可能会有帮助。
答案 2 :(得分:0)
答案 3 :(得分:0)
请注意,如果您包含日期功能,也会发生这种情况。我没有 NA,但出现此错误。当我删除日期变量时,一切都很好。