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我有一个函数可以返回 cv.glmnet 模型的 auc 值，虽然不是大多数时候，但它经常在执行 cv.glmnet 函数时返回以下错误：

drop(y % % rep(1, nc)) 中的错误：在为函数 'drop' 选择方法时评估参数 'x' 时出错：y % % rep(1, nc) 中的错误：参数不一致

我已经阅读了一些关于该错误的信息，我能找到的唯一建议是使用 data.matrix() 而不是 as.matrix()。我的函数如下（其中“form”是带有我想要的变量的公式，“dt”是数据框）：

auc_cvnet <- function(form, dt, standard = F){
      vars = all.vars(form)
      depM = dt[[vars[1]]]
      indM = data.matrix(dt[vars[-1]])
      model = cv.glmnet(indM, depM, family = "binomial", nfolds=3, type.measure="auc", standardize = standard)

      pred = predict(model, indM, type = "response")
      tmp = prediction(pred, depM)
      auc.tmp = performance(tmp, "auc")
      return(as.numeric(auc.tmp@y.values))
    }

我在另一个函数中实现了这个函数，该函数迭代了几个变量的组合，以查看哪些变量组合运行良好（这是一种非常强力的方法）。无论如何，当错误被抛出时，我打印出迭代的公式，并只用那个公式调用函数，它工作得很好。所以不幸的是，我无法确定哪些调用会引发错误，否则我会尝试提供更多信息。数据框大约有 30 行，当我在具有 110 行的较大数据集上运行代码时没有错误。两个数据集中也没有 NA。

有没有人见过这个或有任何想法？谢谢！

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信不信由你，我今天实际上遇到了同样的错误。因为我不知道你的数据集，所以我不能确定它是什么，但对我来说，我作为 y 变量（你的 depM）传递的数据是所有 True 值的列。如果我的 y 变量包含 True 和 False 值，cv.glmnet 只会返回有效模型。

我希望我能解释为什么 cv.glmnet 需要 True 和 False，但是我对函数本身缺乏了解（事实上，我只是在调整给我的代码）。我只是想我会发布这个，以防它给你一些故障排除帮助。祝你好运！

于 2014-07-17T22:03:22.810 回答
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cv.glmnet在包含 2 个正例和 850 个负例的数据集上运行时，我遇到了同样的问题。在一次交叉验证迭代中（训练集和测试集是随机抽样的），两个正例都从训练集中抽样出来。因此，glmnet调用lognet，它又调用drop(y %*% rep(1, nc))buty是一个向量，而不是一个至少有两列的矩阵。

我能想到的最简单的方法是指定foldid参数cv.glmnet并确保每次迭代中数据中至少存在两个类。

于 2015-03-05T12:58:05.580 回答