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R glmnet： "（リスト）オブジェクトを強制的に「double」と入力することはできません" "

データセットでglmnetパッケージを使用しようとしています。 cv.glmnet()のラムダ値を取得するためにglmnet()を使用しています。データセットとエラーメッセージは次のとおりです。

> head(t2)
  X1 X2        X3 X4 X5         X6    X7 X8 X9 X10 X11 X12
1  1  1 0.7661266 45  2 0.80298213  9120 13  0   6   0   2
2  2  0 0.9571510 40  0 0.12187620  2600  4  0   0   0   1
3  3  0 0.6581801 38  1 0.08511338  3042  2  1   0   0   0
4  4  0 0.2338098 30  0 0.03604968  3300  5  0   0   0   0
5  5  0 0.9072394 49  1 0.02492570 63588  7  0   1   0   0
6  6  0 0.2131787 74  0 0.37560697  3500  3  0   1   0   1
> str(t2)
'data.frame':   150000 obs. of  12 variables:
 $ X1 : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ X2 : int  1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ X3 : num  0.766 0.957 0.658 0.234 0.907 ...
 $ X4 : int  45 40 38 30 49 74 57 39 27 57 ...
 $ X5 : int  2 0 1 0 1 0 0 0 0 0 ...
 $ X6 : num  0.803 0.1219 0.0851 0.036 0.0249 ...
 $ X7 : int  9120 2600 3042 3300 63588 3500 NA 3500 NA 23684 ...
 $ X8 : int  13 4 2 5 7 3 8 8 2 9 ...
 $ X9 : int  0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ X10: int  6 0 0 0 1 1 3 0 0 4 ...
 $ X11: int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ X12: int  2 1 0 0 0 1 0 0 NA 2 ...
> cv1 <- cv.glmnet(t2[,-c(1,2,7,12)], t2[,2], family="multinomial")
Error in lognet(x, is.sparse, ix, jx, y, weights, offset, alpha, nobs,  : 
  (list) object cannot be coerced to type 'double'

Id列、response列、NAを含む、NAを含む列1、2、7、12は除外しています。どんな提案でも素晴らしいでしょう。

rglmnet
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screechOwl

cv.glmnetは、データフレームではなく、予測子のマトリックスを想定しています。通常、これは次の方法で取得できます

X <- model.matrix(<formula>, data=<data>)

しかし、あなたの場合、おそらくもっと簡単にそこに着くことができます

X <- as.matrix(t2[,-c(1,2,7,12)])

要因変数や問題を複雑にする可能性のある他の問題はないようです。

この答えにはたくさんのヒットがあります： glmnetUtils package は、ほとんどのRモデリング関数に使用されるような、式ベースのglmnetインターフェースを提供します。 glmnetとcv.glmnetのメソッドと、アルファとラムダの両方の交差検証を行う新しいcva.glmnet関数が含まれています。

上記は

cv.glmnet(X2 ~ ., data=t2[-1], family="multinomial")

NAは自動的に処理されるため、欠損値のある列を除外する必要はありません。

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Hong Ooi