Das in dieser Frage erwähnte Problem wurde in Version 1.7.3 des R-Pakets glmnet behoben.
Ich habe einige Probleme beim Ausführen von glmnet mit family = multinomial und habe mich gefragt, ob ich auf etwas Ähnliches gestoßen bin oder mir möglicherweise sagen kann, was ich falsch mache.
Wenn ich meine eigenen Dummy-Daten eingebe, wird beim Ausführen der Fehler "Fehler beim Anwenden (nz, 1, Median): dim (X) muss eine positive Länge haben" gemeldet cv.glmnet
, abgesehen davon, dass "es nicht funktioniert hat". war nicht sehr informativ für mich.
y=rep(1:3,20) #=> 60 element vector
set.seed(1011)
x=matrix(y+rnorm(20*3*10,sd=0.4),nrow=60) # 60*10 element matrix
glm = glmnet(x,y,family="multinomial") #=> returns without error
crossval = cv.glmnet(x,y,family="multinomial") #=> Error in apply(nz, 1, median) : dim(X) must have a positive length
crossval = cv.glmnet(x,y,family="multinomial",type.measure="class") #=> Error in apply(nz, 1, median) : dim(X) must have a positive length
crossval = cv.glmnet(x,y,family="multinomial",type.measure="mae") #=> Error in apply(nz, 1, median) : dim(X) must have a positive length
cvglm = cv.glmnet(x,y,family="multinomial",lambda=2) #=> Error in apply(nz, 1, median) : dim(X) must have a positive length
Hier ist eine visuelle Beschreibung des Problems, das ich versucht habe, glmnet zu lösen, wenn dies hilft:
my_colours = c('red','green','blue')
plot(x[,1],x[,2],col=my_colours[y])
Ich kann den Beispielcode aus den Paketdokumenten ausführen, was mich verdächtig macht, dass ich entweder etwas falsch verstehe oder dass es einen Fehler in glmnet gibt.
library(glmnet)
set.seed(10101)
n=1000;p=30
x=matrix(rnorm(n*p),n,p) #=> 1000*30 element matrix
beta3=matrix(rnorm(30),10,3)
beta3=rbind(beta3,matrix(0,p-10,3))
f3=x%*% beta3
p3=exp(f3)
p3=p3/apply(p3,1,sum)
g3=rmult(p3) #=> 1000 element vector
set.seed(10101)
cvfit=cv.glmnet(x,g3,family="multinomial")
Dies verwendet R Version 2.13.1 (2011-07-08) und glmnet 1.7.1, obwohl ich das gleiche Problem auf R 2.14.1 generieren kann. Irgendwelche Ideen Leute?
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Konvertieren Sie zum Beispiel zuerst Ihre Matrix
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