使用稀疏矩阵和glmnet时出现奇怪的错误

训练glmnet回归时出现奇怪的错误。使用稀疏矩阵和glmnet时出现奇怪的错误

invalid class "dgCMatrix" object: length(Dimnames[[2]])' must match Dim[2]

它只是偶尔发生，也许只在较大的数据集下才会发生。

我不确定它是否一致，它发生给定的数据集。

任何线索？

来源

2009-11-11 Brendan OConnor

length（Dimnames [[2]]）'必须匹配Dim [2]是一个非常普遍的错误，这可能意味着你引用了不正确命名的变量（例如）。我猜你会需要提供更多的细节;也许尝试调试这个并且在错误之前检查元素。 – Shane 2009-11-11 02:45:20

不知道这个包的细节，约翰·钱伯斯“软件进行数据Analsys”（2008年，施普林格）对调试通过

> options(error=recover)

这可能是帮助在这里商量好了，例如。

来源

2009-11-11 02:41:51

我在使用family ='binomial'时不断得到相同的错误。原来，我的回应变量中的事件/案例太少了。在cv.glmnet中使用nfold = 10，如果我的二进制响应[0,1]发生的时间少于2％，我会得到错误。我建议让你的脚本检查这个场景，并在真正使用glmnet时使用。尽管您选择lambda时不会得到x验证的好处。

来源

2011-09-06 04:44:56 Linc

需要澄清以上内容。使用cv.glmnet（）时遇到此问题。通过识别那些案例太少的情况，我使用glmnet（）代替。你失去了交叉验证的好处（即估计lambda），但它会相互补充。

来源

2011-09-07 03:41:56 Linc

您可以附加到您的上一个答案（点击答案左下角的编辑）。完成之后，您可以删除最后一个“答案”吗？谢谢。 – 2011-09-07 08:10:44

使用稀疏矩阵和glmnet时出现奇怪的错误

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