Код Лассо - что с ним не так?

Question

Я пытаюсь выполнить регрессию лассо, используя пакет lars, но не могу заставить его работать. Я ввел код:

diabetes<-read.table("diabetes.txt", header=TRUE)
diabetes
library(lars)
diabetes.lasso = lars(diabetes$x, diabetes$y, type = "lasso")

Однако я получаю сообщение об ошибке: Ошибка в rep(1, n): неверный аргумент 'times'.

Я попытался ввести это так:

diabetes<-read.table("diabetes.txt", header=TRUE)
library(lars)
data(diabetes)
diabetes.lasso = lars(age+sex+bmi+map+td+ldl+hdl+tch+ltg+glu, y, type = "lasso")

Но затем я получаю сообщение об ошибке: "Ошибка в ларах (возраст + пол + bmi + map + td + ldl + hdl + tch + ltg + glu, y, type = "lasso"): объект 'age' not found'

Куда я иду не так?

РЕДАКТИРОВАТЬ: Данные - как показано ниже, но с еще 5 столбцами.

             ldl          hdl          tch          ltg          glu
1   -0.034820763 -0.043400846 -0.002592262  0.019908421 -0.017646125
2   -0.019163340  0.074411564 -0.039493383 -0.068329744 -0.092204050
3   -0.034194466 -0.032355932 -0.002592262  0.002863771 -0.025930339
4    0.024990593 -0.036037570  0.034308859  0.022692023 -0.009361911
5    0.015596140  0.008142084 -0.002592262 -0.031991445 -0.046640874

Answer 1

lars::lars не похоже на интерфейс формулы, что означает, что вы не можете использовать спецификацию формулы для имен столбцов (и, кроме того, он не принимает аргумент "data="). Для получения дополнительной информации по этой и другим темам "интеллектуального анализа данных" вы можете получить копию классического текста: "Элементы статистического обучения". Попробуй это:

# this obviously assumes require(lars) and data(diabetes) have been executed.
> diabetes.lasso = with( diabetes, lars(x, y, type = "lasso"))
> summary(diabetes.lasso)
LARS/LASSO
Call: lars(x = x, y = y, type = "lasso")
   Df     Rss       Cp
0   1 2621009 453.7263
1   2 2510465 418.0322
2   3 1700369 143.8012
3   4 1527165  86.7411
4   5 1365734  33.6957
5   6 1324118  21.5052
6   7 1308932  18.3270
7   8 1275355   8.8775
8   9 1270233   9.1311
9  10 1269390  10.8435
10 11 1264977  11.3390
11 10 1264765   9.2668
12 11 1263983  11.0000

Answer 2

Я думаю, что некоторая путаница может быть связана с тем, что diabetes набор данных, который поставляется с lars Пакет имеет необычную структуру.

library(lars)
data(diabetes)
sapply(diabetes,class)
##        x         y        x2 
##   "AsIs" "numeric"    "AsIs" 

sapply(diabetes,dim)
## $x
## [1] 442  10
## 
## $y
## NULL
## 
## $x2
## [1] 442  64

Другими словами, diabetes является фреймом данных, содержащим "столбцы", которые сами являются матрицами. В этом случае, with(diabetes,lars(x,y,type="lasso")) или же lars(diabetes$x,diabetes$y,type="lasso") отлично работает (Но просто lars(x,y,type="lasso") не будет, потому что R не знает, чтобы искать x а также y переменные в пределах diabetes фрейм данных.)

Однако, если вы читаете свои собственные данные, вам придется разделить переменную ответа и матрицу предиктора самостоятельно, что-то вроде

X <- as.matrix(mydiabetes[names(mydiabetes)!="y",])
mydiabetes.lasso = lars(X, mydiabetes$y, type = "lasso")

Или вы могли бы использовать

X <- model.matrix(y~.,data=mydiabetes)