glmnet错误（nulldev == 0）停止（“y是常数；高斯glmnet在标准化步骤中失败”）

Question

我正在使用R中的glmnet运行以下（截断）代码：

# do a lot of things to create the design matrix called x.design

> glmnet(x.design, y, thresh=1e-11)

当我运行代码时，我遇到了以下错误信息：

其中x.design是一个n x p的设计矩阵，其中n > p，而y是使用核密度估计法获得的n x 1响应向量。 x.design和y都包含实数条目。

Error in if (nulldev == 0) stop("y is constant; gaussian glmnet fails at 
standardization step") : missing value where TRUE/FALSE needed 

我已经访问并阅读了在R中运行glmnet包时出现错误"missing value where TRUE/FALSE needed"，可能是由于缺失值引起的?

但是我无法找到解决方法。

请有人能提供一个解决方案吗？

- NM_

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"dput(x.design)"和"dput(y)"太大了，无法复制和粘贴。其中，"x.design"是一个658 x 15的矩阵，而"y"是一个658 x 1的向量。 - NM_

请复制并粘贴 str(x.design) 和 str(y) 的输出。 - Marco Sandri

@MarcoSandri：谢谢你，有了你的帮助我找到了问题所在。在输入“str(y)”后，我发现核密度估计产生了一些NaN值。 - NM_

很高兴能帮助你...！ - Marco Sandri

Answer 1

看起来你的响应向量 y 是常数。GLMNET 尝试将其标准化（可能是减去平均值，然后除以当前标准差），但无法完成，因为标准差为0。打印y和它的方差以确保。

您还应检查您的内核估计过程。

- P. Camilleri

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原来问题是 y 中有 NaN。 - NM_

Answer 2

尝试通过-->na.omit(data)从数据中删除空值。

- creative head1

Answer 3

对于这个问题的一个更普遍的答案是，glmnet不像R中的其他“回归”函数处理任何类型的缺失值（无论是NA，NaN还是其他方式），如here所述。从这个意义上说，它只适用于完整的案例。

因此，我建议解决上述错误消息的方法是从输入矩阵x.design中删除所有行，这些行对应于响应向量y中的非数字值。例如，可以使用以下代码：

x.design <- x.design[grep("\\d", y)]

这段代码使用正则表达式来选择响应向量中包含数字（字面数字）的行，并根据这些行对输入矩阵进行子集化（glmnet函数实际可以使用的行）。

然后，您也可以以相同的方式对响应向量进行子集化，然后就可以开始了（自然地，在对输入矩阵进行子集化之后，对响应向量进行子集化非常重要）：

y <- y[grep("\\d", y)]

- J.Ofoaks