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R 如何强制cv.glmnet不删除一个特定变量？

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我正在用67个观测值和32个变量进行回归。我正在使用glmnet包中的cv.glmnet函数进行变量选择。有一个变量我想强制加入到模型中。（在正常过程中会删除。）如何在cv.glmnet中指定此条件

谢谢大家!

我的代码如下所示：

glmntfit <- cv.glmnet(mydata[,-1], mydata[,1])
coef(glmntfit, s=glmntfit$lambda.1se)

glmntfit这可以通过提供
惩罚因子
向量来实现，如
？glmnet
中所述。惩罚因子
0
表示“变量始终包含在模型中”，而
1
是默认值


glmntfit <- cv.glmnet(mydata[,-1], mydata[, 1], 
                      penalty.factor=c(0, rep(1, ncol(mydata) - 2)))



glmntfit
pulty.factor=（名称（mydata）[1:…]='VAR_TO_pulty'）
将是一种更优雅的选择该变量的方法。是否有可能即使将变量的pulty.factor设置为0，它仍然不会强制进入模型？