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我有一个稀疏矩阵 A，作为 glmnet 函数的输出生成。当我打印矩阵 A 时，它会显示所有条目，并在顶部显示 -

    1897 x 100 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
   [[ suppressing 32 column names 's0', 's1', 's2' ... ]]

但是，当我尝试查看矩阵的维度时，它显示为 NULL：

> dim(A)
NULL

因此，如果我使用 as.matrix 将其转换为常规矩阵并写入文件，则会出现错误：

as.matrix(fit$A[,1])
Error in as.matrix(fit$A[, 1]) : 
  error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 'as.matrix': Error in fit$A[, 1] : incorrect number of dimensions

如何获取此稀疏矩阵中的值并写入文件？

我在 glmnet 函数中进行多项式回归（family = "multinomial"）时遇到了这个问题。但是，当我进行 binomail 回归（family =“binomial”）时，这可以正常工作。

另外，我尝试过使用 writeMM 函数。这也不起作用：

> library('Matrix')
> writeMM(fit$A,file='test.txt')
Error in (function (classes, fdef, mtable)  : 
  unable to find an inherited method for function 'writeMM' for signature '"list"'
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您可以使用writeMMandreadMM来读写稀疏矩阵，因此无需将其强制转换为矩阵。

writeMM(fit$A,file='test.txt')
readMM(file='test.txt')

EDIT内multinomial，glmnet 返回一个系数列表。所以你需要遍历这个列表并写下每个系数。这里有一个例子：

library(glmnet)
g4=sample(1:4,100,replace=TRUE)
fit3=glmnet(x,g4,family="multinomial")
lapply(seq_along(fit3$beta),function(x)
       writeMM(fit3$beta[[x]],file=paste0('coef.beta',x,'.txt')))
于 2013-07-10T15:22:53.743 回答