릿지 / 올가미 회귀에서 h (simpleError (msg, call)) 오류

론 티악

glmnetonehot패키지로 능선 / 올가미를 실행하려고하는데 오류가 발생합니다.

library(glmnet)
library(onehot)
set.seed(123)

Sample <- HouseData[1:1460, ]  
smp_size <- floor(0.5 * nrow(Sample))
train_ind <- sample(seq_len(nrow(Sample)), size = smp_size)
train <- Sample[train_ind, ]
test <- Sample[-train_ind, ]

############Ridge & Lasso Regressions ################

# Define the response for the training + test set
y_train <- train$SalePrice
y_test <- test$SalePrice

# Define the x training and test
x_train <- train[,!names(train)=="SalePrice"]
x_test <- test[,!names(train)=="SalePrice"]
str(y_train)

## encoding information for training set 
x_train_encoded_data_info <- onehot(x_train,stringsAsFactors = TRUE, max_levels = 50)
x_train_matrix <- (predict(x_train_encoded_data_info,x_train)) 
x_train_matrix <- as.matrix(x_train_matrix)

# create encoding information for x test
x_test_encoded_data_info <- onehot(x_test,stringsAsFactors = TRUE, max_levels = 50)
x_test_matrix <- (predict(x_test_encoded_data_info,x_test)) 
str(x_train_matrix)

###Calculate best lambda 
cv.out <- cv.glmnet(x_train_matrix, y_train,
                    alpha = 0, nlambda = 100,
                    lambda.min.ratio = 0.0001)

best.lambda <- cv.out$lambda.min
best.lambda
model <- glmnet(x_train_matrix, y_train, alpha = 0, lambda = best.lambda)
results_ridge <- predict(model,newx=x_test_matrix)

데이터가 깨끗하고 행렬의 크기가 같은 것을 알고 있지만 예측을 실행하려고하면이 오류가 계속 발생합니다.

Error in h (simpleError (msg, call)) : 'as.matrix'함수에 대한 메서드를 선택할 때 인수 'x'를 평가하는 동안 오류 발생 : 파일 ../MatrixOps에서 Cholmod 오류 'X 및 / 또는 Y의 크기가 잘못되었습니다' /cholmod_sdmult.c, 90 행

교수님도 데이터를 분할하기 전에 원-핫 인코딩을하라고 하셨지만 그건 말이되지 않습니다.

콜린 H

onehot코드 함수가 어디에서 오는지 완전히 명확하지 않기 때문에 특정 오류를 디버그하기가 어렵습니다 . 기본 R또는 glmnet패키지에 존재하지 않습니다 .

즉,에 대한 인수를 생성하는 데 이전 내장 대기 함수 model.matrix(또는 sparse.model.matrix더 큰 데이터 세트가있는 경우 희소 사촌)를 사용하는 것이 좋습니다 . 인자 또는 범주 형 변수를 자동으로 원-핫 인코딩합니다. 입력으로 모델 수식이 필요하며 아래와 같이 데이터 세트에서 만들 수 있습니다.xglmnetmodel.matrix

# create the model formula
y_variable <- "SalePrice"
model_formula <- as.formula(paste(y_variable, "~",
                                  paste(names(train)[names(train) != y_variable], collapse = "+"))) 
# test & train matrices
x_train_matrix <- model.matrix(model_formula, data = train)[, -1]
x_test_matrix <- model.matrix(model_formula, data = test)[, -1]

###Calculate best lambda 
cv.out <- cv.glmnet(x_train_matrix, y_train,
                    alpha = 0, nlambda = 100,
                    lambda.min.ratio = 0.0001)

두 번째로 새로운 옵션은 테스트 / 학습 데이터 프레임에서 행렬을 구축 하는 내장 glmnet함수 를 사용하는 것 makeX()입니다. 이 단지에 공급 될 수 cv.glmnet는 AS x아래와 같이 인수입니다.

## option 2: use glmnet built in function to create x matrices
x_matrices <- glmnet::makeX(train = train[, !names(train) == "SalePrice"],
                            test = test[, !names(test) == "SalePrice"])

###Calculate best lambda 
cv.out <- cv.glmnet(x_matrices$x, y_train,
                    alpha = 0, nlambda = 100,
                    lambda.min.ratio = 0.0001)

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