在glmnet中自动插入符号参数调整失败
是指在使用glmnet库进行自动插入符号参数调整时出现错误或失败的情况。glmnet是一个用于拟合稀疏线性模型的R包，常用于特征选择和回归分析。
自动插入符号参数调整是指在模型训练过程中，通过调整符号参数的大小来控制模型的稀疏性。符号参数越大，模型越稀疏，即更多的特征被忽略；符号参数越小，模型越密集，即更多的特征被保留。
当在glmnet中进行自动插入符号参数调整时，可能会出现调整失败的情况。这可能是由于以下原因导致的：
- 数据集特征过多：当数据集的特征数量非常大时，自动插入符号参数调整可能会变得困难，因为需要调整的参数数量过多，计算复杂度增加。
- 数据集特征相关性：当数据集中存在高度相关的特征时，自动插入符号参数调整可能会受到影响。相关性可能导致模型难以选择最佳的符号参数，从而导致调整失败。
- 数据集噪声：当数据集中存在大量噪声时，自动插入符号参数调整可能会受到干扰。噪声可能导致模型无法准确地选择最佳的符号参数，从而导致调整失败。
针对这个问题，可以尝试以下解决方法：
- 特征选择：在进行自动插入符号参数调整之前，可以先进行特征选择，排除掉与目标变量相关性较低的特征。这样可以减少特征数量，提高调整的效率。
- 数据预处理：对数据集进行预处理，包括数据清洗、特征缩放等步骤，可以减少噪声的影响，提高调整的准确性。
- 调整参数范围：尝试调整符号参数的范围，扩大或缩小参数的取值范围，以寻找更合适的符号参数。
- 调整算法参数：尝试调整glmnet库中的其他参数，如正则化参数、交叉验证参数等，以优化模型的性能和稀疏性。
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1回答
我正在尝试使用caret包来处理glmnet模型的alpha级别。问题是我使用的数据都是伪变量，我不想让glmnet对它们进行标准化。通常，如果我只是单独使用glmnet或cv.glmnet，我只会添加
standardize = FALSE
caret中是否有关闭标准化的设置？
浏览 0提问于2013-06-23得票数 2
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我使用插入和glmnet pacakges运行套索逻辑回归，使用重复的交叉验证来选择优化的最小lambda。
glmnet.obj <- train(outcome ~ .,
data = df.train,
method = "glmnet",
metric = "ROC",
family = "binomial",
trContr
浏览 38提问于2021-02-28得票数 1
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我正在做一个项目，该项目将展示一组事件对结果的潜在影响。我正在使用glmnet()包，特别是使用Poisson特性。下面是我的代码：
# de <- data imported from sql connection
x <- model.matrix(~.,data = de[,2:7])
y <- (de[,1])
reg <- cv.glmnet(x,y, family = "poisson", alpha = 1)
reg1 <- glmnet(x,y, family = "poisson", alpha =
浏览 0提问于2015-03-28得票数 14
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我在广义线性模型上运行一个弹性网络，并在R中使用glmnet和插入符号包。
我的响应变量是成本(成本> $0)，因此我想为GLM指定一个带有日志链接的高斯家族。然而，glmnet似乎不允许我将(link="log")指定如下：
> lasso_fit <- glmnet(x, y, alpha=1, family="gaussian"(link="log"), lambda.min.ratio=.001)
我试过不同的变体，有和没有报价，但没有运气。glmnet文档没有讨论如何包含日志链接。
我是不是遗漏了什么？family=&
浏览 2提问于2014-08-08得票数 10
下面的代码块失败了，我看不出有什么原因。
library(caret)
data(iris)
TrainData <- iris[,1:4]
TrainClasses <- factor(ifelse(iris[,5]=='versicolor','versicolor','other'))
model1 <- train(TrainData,TrainClasses,method='glmnet')
出现以下错误：
Error in { : task 1 failed - "'n' mu
浏览 0提问于2011-12-09得票数 4
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这个问题似乎在之前就被问过了，但被正确地关闭为离题。我现在正在经历同样的问题，并且认为堆栈溢出是解决这个问题的更好的地方。
我想使用glmnet的热启动来选择lambda来加快建模过程，但我想继续使用插入符号后面的tuneGrid，以便提供一个大的alpha序列(glmnet的默认alpha范围太窄)。
fitControl <- trainControl(method = 'cv', number = 10, classProbs = TRUE, summaryFunction = twoClassSummary)
tuneGridb <- expand.gri
浏览 1提问于2018-01-16得票数 2
2回答
我使用glmnet得到了一个岭回归(即L2归一化)逻辑模型- ridge.model <- glmnet(x, y, alpha = 0, family = "binomial", lambda = bestlam) 现在，我想使用10折交叉验证来找出它的测试错误率。这可以通过使用cv.glm来完成- fit_10CV<- glm(good ~ ., family = binomial, data = winedata)
fit_10CV.cv.err =cv.glm(winedata ,fit_10CV, cost1, K = 10) # 10 fold CV
浏览 38提问于2020-04-05得票数 0
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我已经读了一些关于这方面的问答，但我仍然不确定我是否理解，为什么基于相同样本和相同超参数的glmnet和脱字符模型的系数略有不同。会非常感谢你的解释！
我正在使用插入符号训练一个岭回归：
library(ISLR)
Hitters = na.omit(Hitters)
x = model.matrix(Salary ~ ., Hitters)[, -1] #Dropping the intercept column.
y = Hitters$Salary
set.seed(0)
train = sample(1:nrow(x), 7*nrow(x)/10)
library(caret)
s
浏览 7提问于2018-02-07得票数 0
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如何在R的插入包中获得交叉验证的glmnet模型的系数？
library(caret)
x = matrix(rnorm(500), ncol=10)
y = rnorm(100)
control = trainControl(
method="LOOCV",
allowParallel = TRUE,
number = nrow(sample_df),
verboseIter = FALSE,
returnData = FALSE
)
my_elasticnet
浏览 0提问于2019-09-06得票数 1
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我在这里看到的关于我的问题的帖子很少。我做了这些，但我仍然不知道我做错了什么。 任何帮助都将受到高度的感谢。 我使用glmnet包和插入包( glmnet包的包装器)拟合了一个套索逻辑回归模型，我得到了不同的结果。 下面是我的代码： 使用glment包， require(ISLR)
require(glmnet)
y <- Smarket$Direction
x <- model.matrix(Direction ~ Lag1 + Lag2 + Lag3 + Lag4 + Volume, Smarket)[, -1]
lasso.mod <- cv.glmnet(x, y
浏览 32提问于2019-09-12得票数 0
2回答
我想把参数α固定在1，然后对lambda进行随机搜索，这可能吗？
library(caret)
X <- iris[, 1:4]
Y <- iris[, 5]
fit_glmnet <- train(X, Y, method = "glmnet", tuneLength = 2, trControl = trainControl(search = "random"))
浏览 4提问于2017-12-13得票数 1
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2回答
上下文和错误消息
我尝试在插入符号中使用glmnet来拟合一个两类预测模型。在使用插入符号默认调优网格时，我遇到了一个错误。我不认为这是由于数据格式错误造成的，因为当指定我自己的调优网格时，没有任何问题。错误消息为：
Error in loop$lambda[loop$alpha == alph[i]] <- np[which.max(np)] :
replacement has length zero
当检查发生错误的那一行时，可以看到R试图在NA的向量np (由插入符号/glmnet?选择的λ值)上找到最大which.na()。我无法正确调试它，因为在调用train()之后，我找不
浏览 329提问于2017-02-27得票数 10
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1回答
我试图拟合一个正则化模型(LASSO，Ridge，ElasticNet)，使用与cv.glmnet和glmnet的交叉验证分离。
我使用了这个，数据集有517行和13列(其中两个是分类变量)。因变量是“面积”。
我想要建立一个没有分类变量的模型。然后是计算每个LOOCV运行的系数平均值，以及R-平方和均方根的平均值。
数据集的最后10行如下
tail(wdbc,10)
X Y month day FFMC DMC DC ISI temp RH wind rain area
508 2 4 aug fri 91.0 166.9 752.6 7.1 25.9 41 3
浏览 0提问于2019-07-13得票数 0
cv.glmnet已经被大多数研究论文和公司使用。在为glmnet.cr构建一个类似的函数，比如cv.glmnet (一个类似的包，它实现了连续比顺序回归的套索)时，我在cv.glmnet中遇到了这个问题。
`cv.glmnet` first fits the model:
glmnet.object = glmnet(x, y, weights = weights, offset = offset,
lambda = lambda, ...)
使用完整数据创建glmnet对象后，下一步如下所示:从拟合的完整模型中提取lambda
lambda
浏览 0提问于2014-02-17得票数 3
为什么当包含交互项时，变量重要性图在tidymodels和插入符号之间是不同的？我已经用下面的Ames住房数据进行了演示。我在两种型号中都使用了相同的α/混合物和lambda/penalty。模型之间唯一的区别是交叉验证褶皱(我不知道如何使用tidymodel的褶皱与插入符号的火车)。对为什么会发生这种事有什么想法吗？
library(AmesHousing)
library(tidymodels)
library(caret)
library(vip)
df <- data.frame(ames_raw)
head(df)
# replace any missing obser
浏览 8提问于2022-02-02得票数 0
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1回答
我进行了一个受惩罚的logistic回归，我用插入符号(glmnet)训练一个模型。
model_fit <- train(Data[,-1], Data[,1],
method = "glmnet",
family="binomial",
metric = "ROC",
maximize="TRUE",
trControl = ctrl,
pre
浏览 0提问于2018-01-17得票数 0
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我已经实现了这个链接中解释的TF-IDF算法：
因此，分类器是这样实现的：
glmnet_classifier = cv.glmnet(x = dtm_train_tfidf, y = train[['sentiment']],
family = 'binomial',
alpha = 1,
type.measure = "auc",
浏览 4提问于2017-11-28得票数 0
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我正在从perl插入到mysql数据库中。在第一次插入后，我得到了一个重复的错误。下面是我用于插入的代码。我正在从json响应中提取一个id。我在下面的代码中输出了我正在接收的内容
foreach my $listing(@{$json_text->{listings}})
{
my $id = $listing->{id};
print "\nid = $id \n";
# DO THE INSERT
my $query_insert = "INSERT INTO calendar (id) VALUES
浏览 6提问于2011-05-23得票数 0
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对问题的解释
我正在比较几个模型，而且我的数据集太小了，我宁愿使用交叉验证，也不愿分割一个验证集。我的一个模型是用glm "GLM“制作的，另一个是由cv.glmnet "GLMNET”制作的。在伪代码中，我希望能够做到以下几点：
initialize empty 2x2 matrices GLM_CONFUSION and GLMNET_CONFUSION
# Cross validation loop
For each data point VAL in my dataset X:
Let TRAIN be the rest of X (not including V
浏览 2提问于2021-11-09得票数 0
回答已采纳
因为R包glmnet不提供windows的二进制文件，所以我必须在我的操作系统win7 64位下编译它。我是如何得到这条错误消息的：
gfortran -m64 -fdefault-real-8 -ffixed-form -O2 -mtune=core2 -c newGLMnet.f90
-o newGLMnet.o
f951.exe: sorry, unimplemented: 64-bit mode not compiled in
make: *** [newGLMnet.o] Error 1
ERROR: compilation failed for package 'g
浏览 2提问于2012-04-24得票数 3
回答已采纳
我想问一下，假设我指定了method=' glmnet‘，如何将通过插入符号'train’函数从网格搜索中获得的最终模型转换为使用glmnet函数创建的类的对象。
浏览 0提问于2015-08-10得票数 0
1回答
我一直在使用cv.glmnet函数来拟合套索logistic回归模型。我正在使用R 这是我的代码。我正在使用iris数据集。 df = iris %>%
mutate(Species = as.character(Species)) %>%
filter(!(Species =="setosa")) %>%
mutate(Species = as.factor(Species))
X = data.matrix(df %>% select(-Species))
y = df$Species
Model = cv.glmnet(
浏览 27提问于2020-10-24得票数 0
回答已采纳
1回答
MLR3真的很酷。我正试着调整正规化参数。
searchspace_glmnet_trafo = ParamSet$new(list(
ParamDbl$new("regr.glmnet.lambda", log(0.01), log(10))
))
searchspace_glmnet_trafo$trafo = function(x, param_set) {
x$regr.glmnet.lambda = (exp(x$regr.glmnet.lambda))
x
}
但是得到错误
glmnet：：cv.glmnet中的错误(x=数据，y=目标，族=“高斯”)
浏览 3提问于2020-03-22得票数 3
1回答
我正在研究政治网络的网络模型。我正在做的一件事是惩罚推理。我正在使用一种自适应套索方法，为glmnet设置一个惩罚因子。我的模型中有各种参数：alphas和phis。alphas是固定的效果，所以我想在phis受到惩罚时将它们保留在模型中。
我从glm()的最大似然估计过程中获得起始系数，以计算通过glmnet()的惩罚因子设置的自适应权重。
代码如下：
# Generate Generalized Linear Model
GenLinMod = glm(y ~ X, family = "poisson")
# Set coefficients
coefficients =
浏览 31提问于2017-01-12得票数 0
我在内置的infert数据集上运行插入符号中的glmnet模型，例如， infert_y <- factor(infert$case) %>% plyr::revalue(c("0"="control", "1"="case"))
infert_x <- subset(infert, select=-case)
new.x <- model.matrix(~., infert_x)
# Create cross-validation folds:
myFolds <- createFold
浏览 46提问于2020-10-05得票数 1
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在Caret中使用glmnet时出现错误
下面的示例加载库
library(dplyr)
library(caret)
library(C50)
从库C50加载流失数据集
data(churn)
创建x和y变量
churn_x <- subset(churnTest, select= -churn)
churn_y <- churnTest[[20]]
使用createFolds()在目标变量churn_y上创建5个CV折叠
myFolds <- createFolds(churn_y, k = 5)
创建trainControl对象: myControl
myCon
浏览 0提问于2018-01-10得票数 6
我只是想知道cv.glmnet中的火车和测试集占R中glmnet包的百分比是多少，我已经阅读了glmnet包文档，并且没有包含关于火车/测试集比例的任何信息。如果我漏掉了包裹文件里的东西，请告诉我。任何帮助都将不胜感激。谢谢。
浏览 5提问于2021-12-22得票数 0
回答已采纳
我试着用Python的scikit-learn和R的glmnet来获得同样的结果来拟合拉索。
如果我在Python中指定"normalize =True“，在R中指定"standardize = T”，则它们给出的结果是相同的。
Python:
from sklearn.linear_model import Lasso
X = np.array([[1, 1, 2], [3, 4, 2], [6, 5, 2], [5, 5, 3]])
y = np.array([1, 0, 0, 1])
reg = Lasso(alpha =0.01, fit_intercept = Tru
浏览 0提问于2017-04-26得票数 1
在处理glmnet与glm时，我遇到了lambda=0和family=“泊松”的收敛问题。我的理解是，对于lambda=0 (和默认的alpha=1 )，答案应该基本上是相同的。
下面的代码与glmnet帮助页面(Glmnet)上的毒药示例稍有不同。唯一的变化是nzc =p，因此所有变量都在真实模型中
N=1000; p=50
nzc=p
x=matrix(rnorm(N*p),N,p)
beta=rnorm(nzc)
f = x[,seq(nzc)]%*%beta
mu=exp(f)
y=rpois(N,mu)
#With lambda=0 glmnet throws the conver
浏览 3提问于2013-10-12得票数 2
我正在尝试重复以下几行代码：
x.mat <- as.matrix(train.df[,predictors])
y.class <- train.df$Response
cv.lasso.fit <- cv.glmnet(x = x.mat, y = y.class,
family = "binomial", alpha = 1, nfolds = 10)
..。使用插入符号包，但它不起作用：
trainControl <- trainControl(method = "cv",
浏览 4提问于2017-05-09得票数 4
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3回答
我有一个python代码片段，它可以很好地在np.array X和y上运行GLMNET。但是，当X是来自于rpy2的列稀疏矩阵时，代码会失败，因为rpy2无法转换X。
一个MCVE是：
import numpy as np
from scipy import sparse
from rpy2 import robjects
import rpy2.robjects.packages as rpackages
from rpy2.robjects import numpy2ri
from rpy2.robjects import pandas2ri
if __name__ == "__
浏览 1提问于2018-01-28得票数 2
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1回答
library(glmnet)
library(boot)
data(iris)
x <- model.matrix(Sepal.Length~., iris)[,-1]
y <- iris$Sepal.Length
m <- cv.glmnet(x, y)
> cv.glm(x, m, K = 10)
Error in UseMethod("predict") :
no applicable method for 'predict' applied to an object of class "c('matrix&
浏览 3提问于2017-01-11得票数 1
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我正在尝试在glmnet中使用exact=TRUE特性。但我收到了一条错误信息。
> fit = glmnet(as.matrix(((x_values))), (as.matrix(y_values)),penalty=variable.list$penalty)
> coef.exact = coef(fit, s = 0.03, exact = TRUE)
Error: used coef.glmnet() or predict.glmnet() with `exact=TRUE` so must in addition supply original argument(s)
浏览 2提问于2018-04-12得票数 0
回答已采纳
2回答
我遵循这个R博客的代码，以便使用tidyr和purrr在我的数据中的组上运行模型。但是，我希望在嵌套的数据上使用glmnet而不是lm。与lm不同，glmnet/cv.glmnet将model.matrix作为x参数，我需要抽象出输入到model.matrix的公式，这就是支撑我的原因。
因此，这是可行的：
library(purrr)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(glmnet)
mod_test <- mtcars %>%
nest(-vs) %>%
mutate(cv_mod = map(data, ~ cv.gl
浏览 4提问于2017-06-06得票数 1
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我遇到了插入包predict.train函数的问题，它为我的“正控制”模型提供了一些随机预测(也就是说，它应该给出相对好的预测)。这个问题一直存在于不同的算法("glmnet“和"rf")中。然而，当我使用最终的glmnet模型系数手工计算预测时，预测工作得很好。
以下是我所做的一个例子：
模型设置：
## Define fitControl object
fitControl = trainControl(method = "cv",
number = 5)
## Define tuneGri
浏览 4提问于2020-09-18得票数 1
2回答
拉索回归怀疑
、、、
我试图解决一个基于线性回归的问题(预测销售额，这是一个连续变量)。对于这个问题，我使用了线性回归，但是有一个建议的解决方案是用Lasso回归。然而，用户已经使用了列车功能。我不明白为什么要使用火车功能。是拉索的语法吗？岭回归也采用了类似的函数。
my_control = trainControl(method="cv", number=5)
Grid = expand.grid(alpha = 0, lambda = seq(0.001,0.1,by = 0.0002))
lasso_linear_reg_mod3 = train(x = Train[, -c(1,2)],
浏览 0提问于2018-06-24得票数 1
我不知道如何使用rpy2在python中再现下面的R代码。在训练模型时，我不知道如何实现R语法type.measure=“类”，在我尝试使用python时，没有使用R代码的最后两行代码。
library("foreach")
library("glmnet")
library(datasets)
data(iris)
y <- as.numeric(iris[,5])
X <- iris[1:4]
model_lambda <- cv.glmnet(as.matrix(X), as.factor(y), alpha=0,
family=&#
浏览 5提问于2017-05-25得票数 2
回答已采纳
我使用r软件包plotmo来可视化拉索回归的系数收缩。默认情况下，它添加一个标题为“自由度”的顶部轴。我如何删除的顶部标题或更改其内容？通常，如何调整由plotmo::plot_glmnet绘制的顶部轴(包括标题和轴标签)？
library(glmnet)
library(plotmo)
fit = glmnet(as.matrix(mtcars[-1]), mtcars[,1])
plot_glmnet(fit,xvar='lambda',label=7)
我尝试过使用mtext和axis函数，但没有成功：
plot_glmnet(fit,xvar='la
浏览 13提问于2020-02-15得票数 2
回答已采纳
我想用Poisson glmnet模拟保险理赔。我手头的数据包含了每项政策的索赔数量(这是响应变量)，以及有关该政策的一些特性(性别、区域等)。以及政策的期限(以年份为单位)。我想把日志持续时间作为抵消项，就像我们通常在精算科学中所做的那样。对于cv.glmnet包的glmnet函数，它很简单：
library(tidyverse)
library(glmnet)
n <- 100
dat <- tibble(
nb_claims = rpois(n, lambda = 0.5),
duration = runif(n),
x1 = runif(n),
x2 = run
浏览 2提问于2020-04-08得票数 3
回答已采纳
1回答
我试图为我的glmnet回归模型绘制一个ROC曲线。为了做到这一点，我试图在预测函数中使用type = "response“进行预测：
pred_glmnet_s10_2class <- predict(model_train_glmnet_s10_2class,
newdata=testing_s10_2class,
s = "model_train_glmnet_s10_2class$finalModel$lambdaOpt&#
浏览 0提问于2016-08-15得票数 0
1回答
我选择了一个拉索通过多次运行和平均拉姆达，我使用glmnet。我知道我想对这个套索和兰达做10倍的交叉验证。
这是我迄今为止尝试过的代码的一个例子：
library(caret)
library(glmnet)
train.control = trainControl(method = "cv", number = 10)
lm.out = lm(outcome ~ 0 +., data = df)
x = model.matrix(lm.out)
y = df$outcome
model = train(glmnet(x, y, lambda = mean(Lambda
浏览 3提问于2021-02-26得票数 0
回答已采纳
在尝试使用插入符号训练R中的模型时，我遇到一个奇怪的问题：
> bart <- train(x = cor_data, y = factor(outcome), method = "bartMachine")
Error in tuneGrid[!duplicated(tuneGrid), , drop = FALSE] :
nombre de dimensions incorrect
但是，当使用rf、xgbTree、glmnet或svmRadial而不是bartMachine时，不会引发错误。此外，dim(cor_data)和length(outcome)
浏览 0提问于2020-07-23得票数 0
1回答
我确信在运行cva.glmnet之后会有一种优雅的方法来提取最好的alpha和lambda，但不知何故我找不到它。 这是我在此期间使用的代码。 谢谢 library(data.table);library(glmnetUtils);library(useful)
# make some dummy data
data(iris)
x <- useful::build.x(data = iris,formula = Sepal.Length ~ .)
y <- iris$Sepal.Length
# run cv for alpha in c(0,0.5,1)
outpu
浏览 31提问于2019-02-21得票数 7
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使用:包"glmnet"
问题:我用plot函数来绘制套索图像，我觉得标签太小了。所以，我想改变cex，但是，它不起作用。我查阅了"glmnet"的文档，plot函数看起来像普通的plot。有什么想法吗？
我的代码：
plot(f1, xvar='lambda', label=TRUE, cex=1.5)
其他:我试过像cex.lab=3一样。除了x-y轴标签外，它起作用了。
浏览 9提问于2022-11-06得票数 1
回答已采纳
作为我正在从事的一个项目的一部分，我正在尝试使用惩罚回归来拟合双参数项目响应模型。为此，我一直在尝试使用R中的glmnet包。这样做的问题是，glmnet希望将参数惩罚为零。相反，我想惩罚斜率参数，这样它就会因为偏离一个参数而受到惩罚(对于那些熟悉IRT的人，我试图让数据来指导是否需要估计判别参数)。有没有办法在glmnet中做到这一点？
类似的应用程序可以在中找到。
浏览 0提问于2013-03-19得票数 1
1回答
在此页面上有一个Server错误列表和相关的消息文本。
例如：
错误2627:违反%1！约束‘%1！’‘。无法在对象‘’%1！‘’中插入重复键。
这种例外的一个例子是：
违反唯一密钥约束'AK_AdvanceShipmentNotices_CustomerId_PurchaseOrderNumber'.无法在对象‘dbo.AdvanceShipmentNotions’中插入重复键。重复的键值为(4,1000)。
示例错误文本包含占位符：%1！和%1！。看看其余的错误示例，还有许多其他占位符，例如%d、%s、%S_DATE、%hs、%S_TS、%x等等。
问题：这
浏览 1提问于2015-03-26得票数 1
回答已采纳
1回答
我目前有类似于下面的代码。
set.seed(1)
library(glmnet)
matrix_example <- matrix(runif(100000), ncol = 50)
grid <- 10 ^ seq(20, -2, length = 500)
x <- matrix_example[, -1]
y <- matrix_example[, 1] %>%
scale(center = TRUE, scale = FALSE) %>%
as.matrix()
fit_cv_glmnet <- cv.glmnet(x, y, lam
浏览 8提问于2021-02-12得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个带有一些虚拟变量的数据框架，我想使用这些变量作为glmnet的培训集。
由于我使用的是glmnet，所以我希望使用插入符号train函数中的preProcess选项对这些特性进行中心和缩放。我不希望这个转换也应用于虚拟变量。
有没有办法阻止这些变量的转换？
浏览 3提问于2016-05-17得票数 7
回答已采纳
1回答
在使用偏移量在glmnet上运行家庭=泊松交叉验证时，我遇到了一个错误。
我成功地用下面这个非常简单的例子复制了错误：
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(exposur
浏览 2提问于2017-10-05得票数 1
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什么会导致ShowCaret和SetCaretPos在ERROR_ACCESS_DENIED上失败
我在WM_CREATE中创建插入符号，在WM_COMMAND中显示插入符号。我检查并成功地执行了CreateCaret。
它们应该在同一个线程中运行。
在调用SetScrollInfo之前，我使用InvalidateRect和ShowCaret更新窗口的内容。但我不认为这些会导致ShowCaret失败。
相关代码：
#define CHAR_WIDTH 7
#define CHAR_HEIGHT 12
case WM_CREATE:
CreateCaret(hWnd, NULL, C
浏览 3提问于2013-03-02得票数 0
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