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我正在尝试使用 glmnet 拟合泊松模型，但我似乎无法正确获取正确形式的数据。所有变量都是分类的。这是处理几乎相同问题的较早问题，但给出的解决方案对我没有帮助 -as.matrix()只是model.matrix抛出了更多错误消息。

因为as.matrix这就是我得到的：

x<-as.matrix(ld2)

> res<-glmnet(x,y,family = "poisson")
Error in fishnet(x, is.sparse, ix, jx, y, weights, offset, alpha, nobs,  : 
  NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 4)

In addition: Warning message:
In fishnet(x, is.sparse, ix, jx, y, weights, offset, alpha, nobs,  :
  NAs introduced by coercion

有任何想法吗？

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1 回答 1

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你应该试试

x <- model.matrix(~.,data=ld2)

model.matrix()是将数据框（包含数值和分类预测变量）转换为数值模型矩阵的 R 函数；分类预测变量变成了二进制虚拟预测变量集。公式~.，特别是点，表示“使用数据框中的所有变量作为主效应”（这是一个单边公式 - 无需在左侧指定响应变量~） .

于 2014-11-30T14:57:14.183 回答