Question

cv.glmnet(x=anscombe$x1, y=anscombe$y1, family= "binomial", 
          type.measure = "class", alpha = 1, nlambda = 100)

发生此错误：

rep（1，N）中的错误：无效的'times'参数

Answer 1

如果查看数据，则您的依赖项是连续的，因此它应该是高斯的，以mse作为度量值：

head(anscombe,3)
  x1 x2 x3 x4   y1   y2    y3   y4
1 10 10 10  8 8.04 9.14  7.46 6.58
2  8  8  8  8 6.95 8.14  6.77 5.76
3 13 13 13  8 7.58 8.74 12.74 7.71

之所以发生错误，是因为您在函数需要矩阵时提供了一个向量，并且为glmnet输入1个变量没有意义，因此最好进行回归。如果我们强制执行，则会收到错误，几乎可以总结为：

cv.glmnet(x=as.matrix(anscombe$x1,ncol=1), y=anscombe$y1, family= "gaussian", 
          type.measure = "mse", alpha = 1, nlambda = 100)

Error in glmnet(x, y, weights = weights, offset = offset, lambda = lambda,  : 
  x should be a matrix with 2 or more columns

如果您使用大于1，则可以使用：

cv.glmnet(x=as.matrix(anscombe[,c("x1","x2")]), y=anscombe$y1, family= "gaussian", 
           type.measure = "mse", alpha = 1, nlambda = 100)

如何修复rep（1，N）中的错误：无效的'times'参数

1 个答案: