'x' 和 'w' 必须具有相同的长度 - weighted.mean.default 中的错误答案

【问题标题】：'x' and 'w' must have same length - error in weighted.mean.default'x' 和 'w' 必须具有相同的长度 - weighted.mean.default 中的错误
【发布时间】：2014-01-29 23:16:51
【问题描述】：

我在使用 R 中的包 glmnet 时遇到问题。我正在尝试使用现成的，但遇到以下问题：

test <- glmnet(seq.trans,rsem.trans)

weighted.mean.default(y, weights) 中的错误： 'x' 和 'w' 必须具有相同的长度

但输入的大小相同：

dim(seq.trans)
# [1]    28 17763
dim(rsem.trans)
# [1]    28 17763

是什么导致了这个错误？

【问题讨论】：

y 应该是一个向量，而不是一个矩阵。 rsem.trans 是你的 y，它是一个矩阵。
是的，这解决了我的问题。
我的还没解决。我尝试申请 as.vector(y) 但仍然遇到同样的问题。如果我申请 c(y) 我会得到与 cv.glmnet 不同的错误：y (1) 中的观察数不等于 x (42) 的行数
好的，知道了：as.numeric(unlist(y))

标签： r glmnet

【解决方案1】：

我遇到了同样的问题，但发现解决方案是 X 和 y 都应该是矩阵。我在没有as.matrix 函数的情况下运行下面的代码并得到相同的错误。然后我尝试了这个，它奏效了。另请参阅this tutorial 中的示例，方法是加载应包含在包中的数据，您会看到第一个示例中的 x 和 y 都是矩阵。

library(glmnet)
library(dplyr)
X <- as.matrix(select(mtcars, -mpg))
y <- as.matrix(select(mtcars, mpg))

fit <- glmnet(X, y)

【讨论】：

【解决方案2】：

在glmnet(x,y) 的上下文中，变量y 应该是一个向量。

在您的示例中，您可以使用：

glmnet(seq.trans, as.vector(rsem.trans))

【讨论】：