Predicciones usando glmnet en R

Estoy tratando de modelar algunos datos usando el glmnetpaquete en R. Digamos que tengo los siguientes datos

training_x <- data.frame(variable1 = c(1, 2, 3, 2, 3),
                         variable2 = c(1, 2, 3, 4, 5))
y <- c(1, 2, 3, 4, 5)

(Esto es una simplificación; mis datos son mucho más complicados). Luego usé el siguiente código para crear el modelo glmnet.

x <- as.matrix(training_x)
library(glmnet)
GLMnet_model_1 <- glmnet(x, y, family="gaussian", alpha=0.755,
                         nlambda=1000, standardize=FALSE, maxit=100000)

Estoy usando standardize=FALSEporque mis datos de la vida real ya están estandarizados. Entonces quiero hacer predicciones sobre un nuevo conjunto de datos. Digamos que mis nuevos datos son:

newdata <- as.matrix(data.frame(variable1 = c(2, 2, 1, 3), 
                                variable2 = c(6, 2, 1, 3)))
results <- predict(object=GLMnet_model_1, newx, type="response")

Esperaría que los resultados contengan 4 elementos (predicciones de newdata), pero en cambio me da una matriz 4x398. ¿Qué estoy haciendo mal?

Debe especificar para qué valor de lambda desea predecir la respuesta. Todo lo que necesita hacer es llamar como por ejemplo:

results <-predict(GLMnet_model_1, s=0.01, newx, type="response")