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我想使用 Tibshirani (1996) 描述的 LASSO 技术创建一个回归模型，使用包“lars”。我有 28 个财务自变量，全部以美元或百分比表示，例如利润和利润率和 1 个因变量（商誉），并且没有一个包含缺失值；即所有值都是正数、负数或 0。第一列包含案例 ID，不应包含在模型中。

我想创建一个回归模型，可以计算资产负债表上报告的商誉价值。

现在，我有以下代码：

install.packages("lars")
library(lars)
Independent <- data.matrix(Data[, 2:29])
Dependent <- data.matrix(Data[,30])
RegModel<-lars(Independent, Dependent, type = c("lasso"), trace = FALSE, 
normalize = TRUE, intercept = TRUE, eps = .Machine$double.eps)

当我执行 lars() 时，我收到以下错误消息： if (Cmax < eps * 100) { : 需要 TRUE/FALSE 的缺失值

有人可以解释这条消息的含义以及我该如何解决这个问题吗？

我希望错误发生在这里的某个地方：eps = .Machine$double.eps，因为错误消息也指示 eps，但老实说，我不知道。

我的数据样本：

Age (years)  Share value ($)   Profit ($)    Profitmargin(%)    Goodwill ($)
8             50.28          -160049730       -26.1              13800000
14            36.51            85740000         1.1               7100000 
15             1.10            -4008306        -0.3                380000
12             2.87          1382870000        48.0                 18000  
23            22.75           -45234000       -17.3              25600000
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