r - 在 R 中将 Matrix 转换为 Sparse 的罕见错误消息

Question

我正在尝试在我们的数据集上运行 LASSO，为此，我需要将非数字变量转换为数字，最好是通过稀疏矩阵。但是，当我尝试使用 Matrix 命令时，我得到了同样的错误:

Error in asMethod(object) : invalid class 'NA' to dup_mMatrix_as_geMatrix

我认为这是由于我的数据中有 NA，所以我做了一个 na.omit 并得到了同样的错误。我再次尝试使用我的代码的一个小子集并再次遇到相同的错误:

> sparsecombined <- Matrix(combined1[1:10,],sparse=TRUE)
Error in asMethod(object) : invalid class 'NA' to dup_mMatrix_as_geMatrix

这是我试图用最后一行代码转换的数据集:



是否有任何可能阻止稀疏转换的跳出？

Answer 1

将分类变量合并到 LASSO 中的最简单方法是使用我的 glmnetUtils package ，它为 glmnet 提供了一个公式/数据框接口(interface)。

glmnet(ArrDelay ~ ArrTime + uniqueCarrier + TailNum + Origin + Dest,
       data=combined1, sparse=TRUE)

这会通过 one-hot 编码(也称为虚拟变量)自动处理分类变量。如果需要，它也可以使用稀疏矩阵。