Error al ejecutar glmnet en multinomial [cerrado]

El problema mencionado en esta pregunta se solucionó en la versión 1.7.3 del paquete R glmnet.

Tengo algunos problemas al ejecutar glmnet con family = multinomial, y me preguntaba si ha encontrado algo similar o podría decirme qué estoy haciendo mal.

Cuando pongo mis propios datos ficticios, aparece el error "Error al aplicar (nz, 1, mediana): dim (X) debe tener una longitud positiva" cuando corro cv.glmnet, lo que aparte de decir "no funcionó" no fue muy informativo para mí.

y=rep(1:3,20) #=> 60 element vector
set.seed(1011)
x=matrix(y+rnorm(20*3*10,sd=0.4),nrow=60) # 60*10 element matrix
glm = glmnet(x,y,family="multinomial")   #=> returns without error
crossval = cv.glmnet(x,y,family="multinomial")   #=> Error in apply(nz, 1, median) : dim(X) must have a positive length
crossval = cv.glmnet(x,y,family="multinomial",type.measure="class")   #=> Error in apply(nz, 1, median) : dim(X) must have a positive length
crossval = cv.glmnet(x,y,family="multinomial",type.measure="mae")   #=> Error in apply(nz, 1, median) : dim(X) must have a positive length
cvglm = cv.glmnet(x,y,family="multinomial",lambda=2)   #=> Error in apply(nz, 1, median) : dim(X) must have a positive length

Aquí hay una descripción visual del problema que estaba tratando de resolver glmnet, si eso ayuda:

my_colours = c('red','green','blue')
plot(x[,1],x[,2],col=my_colours[y])

Puedo ejecutar el código de ejemplo de los documentos del paquete, lo que me hace sospechar que estoy malinterpretando algo o que hay un error en glmnet.

library(glmnet)
set.seed(10101)
n=1000;p=30
x=matrix(rnorm(n*p),n,p) #=> 1000*30 element matrix
beta3=matrix(rnorm(30),10,3)
beta3=rbind(beta3,matrix(0,p-10,3))
f3=x%*% beta3
p3=exp(f3)
p3=p3/apply(p3,1,sum)
g3=rmult(p3) #=> 1000 element vector
set.seed(10101)
cvfit=cv.glmnet(x,g3,family="multinomial")

Esto está utilizando R versión 2.13.1 (2011-07-08) y glmnet 1.7.1, aunque puedo generar el mismo problema en R 2.14.1. ¿Alguna idea de personas?

Hay un error sutil.

$\lambda$

coef(glm)

cv.glmnetpredict$\lambda$

predict(glm, type = "nonzero")

Se supone que la estructura, al leer el cv.glmnetcódigo, es una lista de listas, pero la segunda entrada en la lista es NULL, ¡y no una lista! Esto causa el error. Sucede en este bloque de código decv.glmnet

if (inherits(glmnet.object, "multnet")) {
    nz = predict(glmnet.object, type = "nonzero")
    nz = sapply(nz, function(x) sapply(x, length))
    nz = ceiling(apply(nz, 1, median))
}

El resultado devuelto por las dos sapplyllamadas anidadas no es una matriz como se esperaba en la última llamada de apply. Esto genera el error.

Puede ser muy poco probable que se encuentre con el error en la práctica, pero el código, por supuesto, debe ser robusto para casos extremos. Debe informar el problema al responsable de mantenimiento, Trevor Hastie (su correo electrónico aparece en el enlace).

Primero convierta su matriz por ejemplo

x sin respuesta en numérico. Después de eso, el (los) coeficiente (s) significativo (s) que contribuyen al modelo encuentra mediante la búsqueda de nombres de columnas o de fila como en la estructura de datos las variables.