Я пытаюсь смоделировать некоторые данные, используя glmnet
пакет в R. Допустим, у меня есть следующие данные
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)
(Это упрощение; мои данные намного сложнее.) Затем я использовал следующий код для создания модели 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)
Я использую, standardize=FALSE
потому что мои реальные данные уже стандартизированы. Затем я хочу сделать прогноз на основе нового набора данных. Допустим, мои новые данные:
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")
Я ожидал бы, что результаты будут содержать 4 элемента (предсказания newdata
), но вместо этого он дает мне матрицу 4x398. Что я делаю неправильно?