如何解决弹性回归零方差问题
我有一个数据集，其中删除了零方差因子。但是，当我对其进行弹性回归时，它一直告诉我有零方差变量。它似乎将表扩展为二进制表 - 因此每个变量的每个因子都有自己的列。但在某些情况下，它们都会为零。
这是 mtcars 数据的代码：
'''Input_data <- mtcars
set.seed(100)
index = sample(1:nrow(Input_data),0.7*nrow(Input_data))
train = Input_data[index,] # Create the training data
test = Input_data[-index,] # Create the test data
# Set training control
train_cont <- trainControl(method = "repeatedcv",number = 10,repeats = 5,search = "random",verboseIter = TRUE)
# Train the model
elastic_reg <- train(Formula,data = train,method = "glmnet",preProcess = c("center","scale"),tuneLength = 10,trControl = train_cont)
y_hat_enet <- as.data.frame(predict(elastic_reg,Input_data))'''
这工作正常，但我的数据存在问题 - 套索和脊都工作正常。抱歉，我无法分享我的数据或举一个无法正常工作的示例，只是想之前有人可能遇到过这种情况。
这是我收到的错误仅供参考：
警告 preProcess.default(thresh = 0.95,k = 5,freqCut = 19,uniqueCut = 10,:
这些变量具有零个方差：f_CATEGORY_CAUSE.AHJ，f_CATEGORY_CAUSE.BUR，f_CATEGORY_CAUSE.DOG，f_CATEGORY_CAUSE.EBD，f_CATEGORY_CAUSE.EQU，f_CATEGORY_CAUSE.ESW，f_CATEGORY_CAUSE.EXP，f_CATEGORY_CAUSE.HIJ，f_CATEGORY_CAUSE.IMP，f_CATEGORY_CAUSE.INJ，f_CATEGORY_CAUSE.LIG， f_CATEGORY_CAUSE.LOS，f_CATEGORY_CAUSE.LRA，f_CATEGORY_CAUSE.PSD，f_CATEGORY_CAUSE.ROB，f_CATEGORY_CAUSE.SNO，f_CATEGORY_CAUSE.SUB，f_airbag_deployed.HOME，f_gender.HOME，f_incident_region.B3_VIC_REM，f_incident_region.C4_QLD_OTHER，f_DAMAGE_SEVERITY.HOME，f_towed.HOME，f_body_style。敞篷车,f_body_style.Hardtop,f_body_style.HOME,f_body_style.MOTOR_HOME,f_body_style.Roadster,f_body_style.TRAYTOP,f_VALUE_CHOICE.HOME,f_claim_descr.IMPACT,f_claim_descr.LEAKY_ROOF,f_claim_descr,AK,f_claim_descr.stolow_descr.stolow_descr. },f_SUM_OUTSURED_GROUP.L: $200,001 to $250,000,f_SUM_OUTSURED_GROUP.M: $250,001 to $300,`f_SUM_OUTSURED_GROUP.O: [...被截断]
这里是我正在关注的代码的链接：https://www.datacamp.com/community/tutorials/tutorial-ridge-lasso-elastic-net
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