Predicciones mediante glmnet en R

Question

Estoy tratando de modelo, algunos datos utilizando glmnet paquete en R. Vamos a decir que tengo los siguientes datos

training_x <- data.frame(variable1=c(1,2,3,2,3),variable2=c(1,2,3,4,5))
y <- c(1,2,3,4,5)

(esto es una simplificación; mis datos es mucho más complicado). Luego he utilizado el siguiente código para crear el glmnet modelo.

x <- as.matrix(training_x)

library(glmnet)
GLMnet_model_1 <- glmnet(x ,y
        ,family = "gaussian"
        ,alpha = 0.755
        ,nlambda = 1000
        ,standardize = FALSE
        ,maxit=100000)

Estoy usando estandarizar=FALSE porque mi vida real de datos ya está estandarizado.

Entonces quiero hacer predicción a través de un nuevo conjunto de datos. Digamos que mis nuevos datos

newdata <- data.frame(variable1=c(2,2,1,3),variable2=c(6,2,1,3))

newx <- as.matrix(newdata)
results <-predict(object = GLMnet_model_1, newx, type="response")

Yo esperaría los resultados de contener a 4 elementos (las predicciones de la nuevosdatos), pero en lugar de eso me da un 4x398 de la matriz... ¿Qué estoy haciendo mal?

Answer 1

Es necesario especificar para qué valor de lambda predecir la respuesta. Todo lo que necesitas hacer es llamar a como por ejemplo:

results <-predict(GLMnet_model_1, s=0.01, newx, type="response")