R中cv.lars函数出错

Question

我有一个关于 cv.lars 的问题。下面是我使用的数据描述：

is.numeric(Y$Y1)
[1] TRUE

length(Y$Y1)
[1] 589


dim(Training_XX[7:ncol(Training_XX)])
[1]  589 5677

我已经使用 lars 包运行了 lasso。我的代码如下：

LASSO_1<-lars(as.matrix(X[7:ncol(X)]), 
              Y$Y1,type=c("lasso"), 
              normalize=TRUE, use.Gram=FALSE).

上述过程似乎可以正常运行。然而，当我尝试为lambda值进行交叉验证时，出现以下错误：

Error in if (zmin < gamhat) { : missing value where TRUE/FALSE needed

我的交叉验证代码如下：

CV<-cv.lars(as.matrix(X[7:ncol(X)]),Y$Y1,use.Gram=FALSE,max.steps=500)
lambda_Y1=CV$index[which.min(CV$cv)]

有人知道发生了什么事吗？我真的不知道那个错误是什么意思以及我的数据（和/或代码）出了什么问题。

- Danai C.

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不是针对你的问题，但建议尝试使用glmnet。它包含套索回归（作为弹性网络的一种特殊情况），速度更快。 - Steve Lianoglou

你说得太对了！我没有想到... - Danai C.

我刚刚设置了a=1，就得到了套索回归结果，这样做对吗？ 你知道glmnet的套索回归和lars的套索回归是给出相同或非常相似的结果（它们应该是）吗？ 还有计算时间……lars要花费很长时间！GLMNET非常快。 非常感谢！ - Danai C.

阅读?glmnet中的文档，它非常明确地说明了需要获取套索所需的alpha值。此外，关于两种算法之间的相似性，这也可以通过几个小测试示例轻松验证。并不是我不想回答你的问题，但当你自己能够轻松回答时，你应该优先选择自己解决，而不是信任像我这样的随机互联网人士。享受新发现的速度吧！ :-) - Steve Lianoglou

Answer 1

我遇到了同样的错误，问题（至少在我的情况下）是我的数据矩阵中有两列相等。似乎lars处理这种情况不太好。只需过滤具有非常高相关性的列即可。

- carloselmono

Answer 2

当我忘记对预测变量进行缩放时，我也遇到了同样的错误。

- Vicky van der Wagt

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