Вопрос или проблема
У меня нет проблем с импортом данных формата Excel в R/R Studio и использованием всех других пакетов R, которые я использую. Но, когда я хочу использовать пакет glmnet для разработки модели регуляризации, я неизменно сталкиваюсь со следующей ошибкой (после задания моей модели регуляризации и попытки ее запустить):
Ошибка в storage.mode(y) <- "double":
(список) объект не может быть преобразован в тип 'double'
Вот что я уже пробовал, чтобы решить эту проблему:
-
Убрать форматирование чисел в Excel (без научной нотации, без %, и т.д.)
-
Несколько раз выполнял вставку специальных значений
-
При импорте таблицы преобразовал каждый столбец из “включить” в “числовой” тип
-
После импорта данных преобразовал их в матрицу.
Но ничего из вышеперечисленного не устранило ошибку.
После обращения за помощью к многим коллегам я нашел ответ на свою проблему. И я подумал, что это стоит поделиться. Пакет glmnet требует, чтобы вы форматировали ваши данные как матрицу.
Что я уже сделал, так это импортировал и преобразовал данные в матрицу следующим образом:
data.matrix(data)
Но этого недостаточно. Вам все равно нужно преобразовать массивы X и Y в матрицы следующим образом:
a) Сначала сделайте матрицу x:
x = as.matrix(data,...);
b) Затем сделайте матрицу y: y = as.matrix(data,...).
Как только я внес изменении выше, пакет glmnet, похоже, работает нормально.
Мне неясно, почему пакет glmnet так чувствителен к тому, насколько вы матрифицируете ваши данные. Но вот как есть.
Ответ или решение
Импорт данных Excel в R/R Studio и использование пакета glmnet
Импорт данных из формата Excel в R/R Studio зачастую представляет собой стандартную задачу для специалистов в области аналитики данных и статистики. Тем не менее, при использовании пакета glmnet для разработки модели регуляризации пользователи могут столкнуться с различными ошибками, в частности, с ошибкой, связанной с преобразованием данных в формат, необходимый для выполнения моделей. Давайте рассмотрим, как правильно импортировать данные из Excel и подготовить их для использования с пакетом glmnet.
1. Импорт данных из Excel
Для начала, необходимо импортировать данные из Excel. Рекомендуемый способ — использовать пакет readxl. Вот пример кода для импорта данных:
library(readxl)
# Загрузка файла Excel
data <- read_excel("путь_к_вашему_файлу.xlsx", sheet = "имя_листа")
# Просмотр первых строк загруженных данных
head(data)Убедитесь, что все числовые данные в Excel представлены в правильном формате: уберите научную нотацию, проценты и другие форматы, которые могут помешать корректному импортированию.
2. Подготовка данных к использованию в glmnet
При работе с пакетом glmnet важным является то, как вы преобразуете ваши данные. Пакет ожидает, что предикторы (X) будут представлены в виде матрицы, а целевая переменная (Y) — в виде вектора. Ошибка Error in storage.mode(y) <- "double": (list) object cannot be coerced to type 'double' возникает, когда Y не имеет правильного формата.
2.1 Преобразование данных в матрицу
Приведем пример, как правильно создать матрицы для glmnet:
library(glmnet)
# Преобразование данных в матрицу
x <- as.matrix(data[, -which(names(data) == "целевой_столбец")]) # X - все, кроме целевой переменной
y <- as.matrix(data[, "целевой_столбец"]) # Y - целевая переменная
# Убедитесь, что y является вектором
y <- as.vector(y)2.2 Проверка структуры данных
Важно проверить, что данные имеют правильную структуру. Вы можете использовать функции str() и class() для этого:
str(x)
str(y)
class(y) # Должно вернуть "numeric" или "integer"3. Построение модели с помощью glmnet
После подготовки данных вы можете построить модель с помощью glmnet. Пример кода:
# Построение модели Lasso
model <- glmnet(x, y, alpha = 1)
# Просмотр коэффициентов модели
print(model)Заключение
Правильное преобразование данных и их форматирование в матрицы является ключевым моментом при использовании пакета glmnet. Убедитесь, что ваши данные имеют корректную структуру, чтобы избежать ошибок.
Если вы все же столкнулись с ошибками, проверьте, что целевая переменная корректно представлена в виде вектора и что матрицы не содержат признаков с некорректными типами данных.
Следуя приведенным выше рекомендациям, вы сможете успешно импортировать данные из Excel в R и использовать их для построения моделей с помощью пакета glmnet, избегая распространенных ошибок.