我过去使用glmnet()时，我使用model.matrix()为x创建glmnet(x, y, alpha = 1, family = 'binomial')输入。但是，我现在正在尝试预测数据的二进制结果，其中我对每个预测变量都有完整的观察结果，但我的所有响应条目都是NA。当响应变量全部丢失时，model.matrix()函数似乎无法运行，我一直在尝试使用data.matrix()为x构建替代glmnet()输入。但是，当我尝试使用predict()函数时，我一直收到以下错误：
Error in as.matrix(cbind2(1, newx) %*% nbeta) :
error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 'as.matrix': Error in cbind2(1, newx) %*% nbeta :
Cholmod error 'X and/or Y have wrong dimensions' at file ../MatrixOps/cholmod_sdmult.c, line 90
是否有人能够建议如何在此方案中继续前进，并且所有缺失的响应值？我在阅读了几篇在线文章后尝试过使用各种稀疏矩阵函数，但似乎都没有。例如：
https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/Matrix/html/sparseMatrix.html