无法使用R'；使用glmnet的lasso回归的未来软件包

我最近发现了R的

future

软件包，并且已经成功地使用了它。 然而，我无法将此软件包与套索回归预测一起使用

在下面的玩具示例中，我首先创建一些玩具数据，然后拟合套索回归，最后预测新数据。 我执行此过程两次：一次不使用

future

包，然后使用

future

包：

library(tidyverse)
library(glmnet)

set.seed(1)
a <- tibble(id = rep(letters[1:2], each = 100), x1 = rnorm(200), x2 = rnorm(200),
            y = 1 + 2*x2 + rnorm(200))

newdata <- as.matrix(data.frame(x1 = rnorm(200), x2 = rnorm(200)))

pred_func <- function(z) predict(z, newx = newdata)[,1]

b1 <- a %>% 
  group_by(id) %>% 
  nest(.key = data) %>% 
  mutate(lasso = map(data, function(z){glmnet(x = as.matrix(select(z, x1, x2)), y = z$y,  
                                                 intercept = T, alpha = 1)})) %>% 
  mutate(myprediction = map(lasso, pred_func))

---

在

glmnet

包中有一个

predict.glmnet（）

只需定义一个新函数

pred_func2 <- function(z) predict.glmnet(z, newx = newdata)[,1]

pred_func2%
嵌套（.key=data）%>%
变异（套索=地图）（数据，
函数（z）{
glmnet（x=as.matrix（选择（z，x1，x2）），y=z$y，
截距=真，α=1）
})) %>% 
突变（myprediction\u future=map（套索，~future（pred\u func2（.x）））%>%
突变（myprediction=值（myprediction\u future））

屈服

>b2
#一个tibble:2x5
id数据套索myprediction\u未来myprediction
1A
2 b

请在控制台中键入

Sys.setenv（“Language”=“EN”）

，然后重新运行代码，然后将英文错误消息粘贴到您的问题中。请参阅“缺少软件包”下的“@Roland”。感谢您指出这一点：）请注意，有了一些使用R进行并行计算的经验，问题的根源是显而易见的。我花了更长的时间来研究（与我不相似的）未来方案，而不是找出问题所在。我在并行软件包中也看到过类似的错误。

pred_func2 <- function(z) predict.glmnet(z, newx = newdata)[,1]

plan(multiprocess)
b2 <- a %>% 
  group_by(id) %>% 
  nest(.key=data) %>% 
  mutate(lasso=map(data, 
                     function(z) {
                       glmnet(x=as.matrix(select(z, x1, x2)), y=z$y,  
                              intercept=TRUE, alpha=1)
                       })) %>% 
  mutate(myprediction_future=map(lasso, ~future(pred_func2(.x)))) %>% 
  mutate(myprediction=values(myprediction_future))

> b2
# A tibble: 2 x 5
  id    data               lasso       myprediction_future      myprediction
  <chr> <list>             <list>      <list>                   <list>      
1 a     <tibble [100 x 3]> <S3: elnet> <S3: MultisessionFuture> <dbl [200]> 
2 b     <tibble [100 x 3]> <S3: elnet> <S3: MultisessionFuture> <dbl [200]>