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我有一个包含变量“nameDay”的数据框，它是一个因子变量。这些日子表示为字符（“星期六”、“星期一”...），但我已将它们转换为因子。以下是此数据帧中用于复制的前 6 行：

head(Casual.data) 

casual    casAvg Year weather season holiday humidity   medWs  nameDay
minTemp   avgHum    stdWs Hour derHum  atemp Day 3131      61
43.907692 2011       1      3       0       42 11.0014  Tuesday   31.16 54.77778 5.544601   16 -3.500 42.425  19 8581       5  1.369231 2012       2      3       0       70  6.0032 Thursday   29.52 65.55556
3.282332    5  1.000 34.090  19 4452      40 34.153846 2011       1      4       0       77  7.0015   Monday   21.32 57.77778 5.598605   20 
4.625 25.000  17 9610       1  2.828125 2012       1      4       0       73  7.0015   Friday   22.14 62.77778 3.206137    2  2.000 25.760   5
10235      1  1.421875 2012       1      4       1       76 11.0014  
Monday   16.40 71.77778 2.962030    4  1.750 20.455  12 496        0 
2.828125 2011       2      1       0       63  6.0032   Friday    5.74 49.55556 3.951886    2  2.875  8.335   4
      maxAtemp maxTemp   stdTemp  stdAtemp  derAtemp derTemp 3131    42.425   36.90 1.7608268 1.7536814  0.757500  0.7175 8581    35.605   31.16 0.7609278 0.7030059 -0.189375 -0.2050 4452    27.275   23.78 0.7609278 0.7033802 -0.189375 -0.2050 9610    31.060   27.06 2.0085816 2.4278610 -0.662500 -0.6150 10235   21.970   18.04 0.6833333 0.6310012 -0.189375 -0.2050 496     12.880    8.20 0.8961833 1.3659498 -0.283750 -0.3075

函数 cv.glmnet（来自 glmnet 库）要求我将数据作为矩阵而不是数据框传递。因此，我将我的数据框转换为矩阵：

Xcas <- as.matrix(Casual.data[,-1])

我取出第一列，因为它是我的响应变量。我为我的响应向量创建了一个数字向量：

Ycas <- as.numeric(Casual.data$casual)

最后，我尝试拟合 lasso 回归模型：

lasso.casual   <- cv.glmnet(x=Xcas, y=Ycas, alpha=1)

我收到此错误消息：

elnet(x, is.sparse, ix, jx, y, weights, offset,
type.gaussian, : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 5)
另外：警告消息：在 elnet(x, is .sparse, ix, jx, y, weights,
offset, type.gaussian, : 强制引入的 NA

我认为这是因为我的原始数据框中的“nameDay”变量，但我不确定。有想法该怎么解决这个吗？

谢谢

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这是一个古老的问题，但无论如何我都会为可能偶然发现此问题的其他人输入快速回复。

就像 sqluser 指出的那样，将您的工作日编码为数值将有效地分配一周中的第七天（欧洲的星期日）的值是第一天的七倍 - 由于一周中的某一天是一个序数变量，因此这是不可取的。相反，您应该将其因子水平表示为七个单独的列，其中包含每个工作日的虚拟变量（实际上是 1）。要轻松做到这一点，请查看该stats::model.matrix功能。

于 2015-07-09T09:11:11.750 回答
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您在原始 data.frame （“nameDay”）中有因素。

我假设当您将其转换为矩阵时，它们会转换为字符，并且由于矩阵只能具有一种类型的变量，因此其余的数字列也会转换为字符。

转换后你真的检查过你的矩阵吗？我敢打赌，这就是您获得 NA 的原因。

至于由于glmnet的性质而被迫将df转换为矩阵，我建议在将df转换为矩阵之前先将它们转换为数字（1,2,3...7）。

我不知道您的数据，但取决于 nameDay 变量的组件之间是否存在逻辑关系（应该有天数），将它们转换为数字 1-7 可能会或可能不会在您的模型中产生不良影响。

于 2015-06-01T06:34:46.240 回答