R “如何修复”；“可变长度差异”；cv.zipath中有错误吗？

尝试使用

mpath

包中的

cv.zipath

运行零膨胀泊松模型的交叉验证

n <- dim(docvisits)[1]
K <- 10
set.seed(197)
foldid <- split(sample(1:n), rep(1:K, length = n))
fitcv <- cv.zipath(F_time_unemployed~ . | ., 
    data = estimation_sample_nomiss, family = "poisson",
                      nlambda = 100, lambda.count = fit.lasso$lambda.count[1:30],
                      lambda.zero = fit.lasso$lambda.zero[1:30], maxit.em = 300,
                      maxit.theta = 1, theta.fixed = FALSE, penalty = "enet",
                      rescale = FALSE, foldid = foldid)

套上套索

fit.lasso = zipath(estimation_sample_nomiss ~ .| ., 
             data = missings, 
             nlambda = 100, 
             family = "poisson", 
             link = "logit")

交叉验证

n <- dim(docvisits)[1]
K <- 10
set.seed(197)
foldid <- split(sample(1:n), rep(1:K, length = n))
fitcv <- cv.zipath(F_time_unemployed~ . | ., 
    data = estimation_sample_nomiss, family = "poisson",
                      nlambda = 100, lambda.count = fit.lasso$lambda.count[1:30],
                      lambda.zero = fit.lasso$lambda.zero[1:30], maxit.em = 300,
                      maxit.theta = 1, theta.fixed = FALSE, penalty = "enet",
                      rescale = FALSE, foldid = foldid)

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n解决方案是
cv.zipath（）
命令不接受TIBLE数据格式-至少在本例中是这样。（不保证本声明如何概括）。使用了dplyr命令后，需要将其转换回数据帧。因此，解决方案与.dataframe（）一样简单
 解决方案是，
cv.zipath（）
命令不接受TIBLE数据格式-至少在本例中是这样。（不保证本声明如何概括）。使用了dplyr命令后，需要将其转换回数据帧。因此，解决方案与.dataframe（）一样简单