Probleme mit der Vorbereitung der Daten für Lasso Regression

Question

Ich versuche Lasso Regression zu nehmen, aber ich kann nicht definieren gut meine X und Y in R.

#load data

>test.data<-read.spss("C:\\Users\\Inhib\\OneDrive\\documents\\dummy.sav",use.value.labels=TRUE, to.data.frame=TRUE) 
>test.data #testing my data, it's all there so I won't add it here 
#take columns 2 to 6 for X 
>X<-as.matrix(test.data[,2:6]) 


# Column 1 is the predicted variable Y 


>Y<-as.matrix(test.data[,1]) 


#Ok, let's fit it 
fit<- glmnet(x, y, family="gaussian", alpha=0, lambda=0.001) 

dann bekomme ich diese Fehlermeldung :

"Error in glmnet(x, y, family = "gaussian", alpha = 0, lambda = 0.001) : 
    number of observations in y (100) not equal to the number of rows of x (222)" 

Nun werden alle Spalten sind von gleicher Länge (222), aber der Fehler sagt, dass es nur 100 in Y und 222 in X.

#So I checked for Y here

>length(Y) 
[1] 222 
#Then checked for X 
> length(X) 
[1] 1110 

Jetzt verweist er auf jeden Fall zu, dass ich etwas zu verpassen. Offensichtlich ist die Matrixgröße unterschiedlich und X ist 222 * 5 Spalten, aber wie kann ich es funktionieren lassen? Bedeutet, dass dieser Fehler weg ist ... Ich habe viele Möglichkeiten ausprobiert. Daran arbeite ich stundenlang, das hält mich wirklich vom Fortschritt ab und es gibt nicht viel Hilfe von Google. Wäre dankbar für die Lösung.

Answer 1

würde ich
1) Überprüfen Sie die Dimension der Matrix mit dim(x) und dim(y) statt length
2) Überprüfen Sie empfehlen, wenn es in y (sehr gut möglich)