cv.glmnet 中有偏移量的泊松误差
Error in cv.glmnet for poisson with an offset
我在尝试 运行 使用 offset.
在 glmnet 上对 family = poisson 进行交叉验证时遇到错误
我设法用下面这个非常简单的例子重现了这个错误：
library(glmnet)
#poisson
N=500; p=20
nzc=5
x=matrix(rnorm(N*p),N,p)
beta=rnorm(nzc)
f = x[,seq(nzc)]%*%beta
mu=exp(f)
y=rpois(N,mu)
exposure=rep(0.5,length(y))
#cross validation
cv=cv.glmnet(x,y,family="poisson",offset=log(exposure),nlambda=50,nfolds=3)
其中returns出现以下错误：
Error: No newoffset provided for prediction, yet offset used in fit of
glmnet
我不知道我做错了什么。并且无法在互联网上找到任何帮助。有人有想法吗？
非常感谢！
EDIT : this issue is obsolete, and was linked to the version 2.0-12 of the glmnet package - fixed when updating to version 2.0-13
这个有效：
predict(cv,x,newoffset=log(exposure))
来自 glmnet 的 offset 参数的文档：
If supplied, then values must also be supplied to the predict
function.
我在尝试 运行 使用 offset.
在 glmnet 上对 family = poisson 进行交叉验证时遇到错误我设法用下面这个非常简单的例子重现了这个错误：
library(glmnet)
#poisson
N=500; p=20
nzc=5
x=matrix(rnorm(N*p),N,p)
beta=rnorm(nzc)
f = x[,seq(nzc)]%*%beta
mu=exp(f)
y=rpois(N,mu)
exposure=rep(0.5,length(y))
#cross validation
cv=cv.glmnet(x,y,family="poisson",offset=log(exposure),nlambda=50,nfolds=3)
其中returns出现以下错误：
Error: No newoffset provided for prediction, yet offset used in fit of glmnet
我不知道我做错了什么。并且无法在互联网上找到任何帮助。有人有想法吗？
非常感谢！
EDIT : this issue is obsolete, and was linked to the version
2.0-12of theglmnetpackage - fixed when updating to version2.0-13
这个有效：
predict(cv,x,newoffset=log(exposure))
来自 glmnet 的 offset 参数的文档：
If supplied, then values must also be supplied to the predict function.