我已经创建了一个glmnet模型，可以将其与新数据一起用于预测。
ypred <- predict(fit, newx = pred.dat, type = "class")
但它返回以下错误消息：
as.matrix错误（cbind2（1，newx）％*％nbeta）：
在选择函数'as.matrix'的方法时评估参数'x'时出错：
t中的错误（.Call（Csparse_dense_crossprod，y，t（x）））：
在选择函数't'的方法时评估参数'x'时出错：
错误：文件中的Cholmod错误'X和/或Y具有错误的尺寸'../MatrixOps/cholmod_sdmult.c，第90行
问题似乎是在新数据集中，但因为我不知道错误消息的含义，所以无法真正解决它。有人可以帮我指出问题可能是什么吗？使用与用于创建模型的数据相同的脚本处理新数据集。新数据集要大得多
dim(pred.dat)
[1] 295919 255
所以我不能简单地滚动它来识别问题。