如何使用单个预测变量列执行套索回归？

Question

我想在R中构建一个套索回归模型，而go-to包似乎是glmnet。但是，glmnet似乎不允许单个预测器，如下所示。这有效：

x <- matrix(rexp(200, rate=.1), ncol=20)
y <- matrix(rexp(200, rate=.1), ncol=1)
lasso <- glmnet(x, y, family = "gaussian")

但这不是：

x <- matrix(rexp(200, rate=.1), ncol=1)
y <- matrix(rexp(200, rate=.1), ncol=1)
lasso <- glmnet(x, y, family = "gaussian")
Error: x should be a matrix with 2 or more columns

如何使用单个预测变量建立套索回归模型？谢谢！

Answer 1

代码将是

套索<-glmnet（cbind（0，x），y，family =“ gaussian”）