如何将 csv 文件加载到 R 中作为与 glmnet 和逻辑回归一起使用的一个因素
How to load a csv file into R as a factor for use with glmnet and logistic regression
我有一个名为 "y" 的 csv 文件（单列，数值），它由 0 和 1 组成，其中值为 1 的行表示逻辑回归的目标变量，另一个文件名为 "x" 具有相同的行数和数字预测变量值的列。如何加载这些以便我可以使用 cv.glmnet，即
x <- read.csv('x',header=FALSE,sep=",")
y <- read.csv('y',header=FALSE )
正在抛出错误
Error in y %*% rep(1, nc) :
requires numeric/complex matrix/vector arguments
当我打电话时
cvfit = cv.glmnet(x, y, family = "binomial")
我知道 "y" 应该作为 "factor," 加载，但我该怎么做？我的在线搜索发现了各种让我感到困惑的方法。为 glmnet 加载此数据的简单单行代码是什么？
cv.glmnet 要求以矢量或矩阵格式提供数据。您可以使用以下代码
xmat = as.matrix(x)
yvec = as.vector(y)
然后使用
cvfit = cv.glmnet(xmat, yvec, family = "binomial")
如果你能提供dput()格式的数据，我可以试一试。
我有一个名为 "y" 的 csv 文件（单列，数值），它由 0 和 1 组成，其中值为 1 的行表示逻辑回归的目标变量，另一个文件名为 "x" 具有相同的行数和数字预测变量值的列。如何加载这些以便我可以使用 cv.glmnet，即
x <- read.csv('x',header=FALSE,sep=",")
y <- read.csv('y',header=FALSE )
正在抛出错误
Error in y %*% rep(1, nc) :
requires numeric/complex matrix/vector arguments
当我打电话时
cvfit = cv.glmnet(x, y, family = "binomial")
我知道 "y" 应该作为 "factor," 加载，但我该怎么做？我的在线搜索发现了各种让我感到困惑的方法。为 glmnet 加载此数据的简单单行代码是什么？
cv.glmnet 要求以矢量或矩阵格式提供数据。您可以使用以下代码
xmat = as.matrix(x)
yvec = as.vector(y)
然后使用
cvfit = cv.glmnet(xmat, yvec, family = "binomial")
如果你能提供dput()格式的数据，我可以试一试。