“glmnet”运行出错

R studio中的“glmnet”包运行时提示

> cvfit=cv.glmnet(x,y)
Warning message:
Option grouped=FALSE enforced in cv.glmnet, since < 3 observations per fold

我的Excel数据格式如下图：

是哪里的问题呢？如果忽略该warning messeage 继续向下运行，是否会对最终结果产生偏差呢？

该回答引用chatgpt
还望采纳

这个warning message表明你的数据集中每个fold中的观测数量少于3个，这会导致cv.glmnet函数无法正确运行。建议你检查你的数据集，确保每个fold中的观测数量至少为3个，以便cv.glmnet函数能够正确运行。如果忽略这个warning message继续向下运行，可能会对最终结果产生偏差，因为cv.glmnet函数无法正确运行。

Warning message:
Option grouped=FALSE enforced in cv.glmnet, since < 3 observations per fold
警告消息：
选项grouped=FALSE在cv.glmnet中强制执行，因为每倍观察值小于3
从报错信息来看，是你的每倍观察值小于3，如果你继续强制执行，可能会存在不稳定因素，从而导致最终结果的误差

警告消息表明，你的数据中每个折叠中的观察次数少于3次，可能会影响最终的结果，因为数据可能不足以提供有效的模型拟合，没办法确保模型拟合的准确性。

该回答引用ChatGPT
这个警告消息表明，你的数据不足以进行有效的交叉验证（Cross-Validation）。交叉验证是用来评估模型性能的方法，它通过将数据分成训练和测试集，以了解模型在未见数据上的表现。

解决办法：

1、可以考虑合并一些数据，使得每一组数据至少有3个观察值。
2、可以通过更改cv.glmnet的参数grouped来关闭分组交叉验证（但不建议这样做，因为它会影响交叉验证的结果）：

cvfit=cv.glmnet(x,y, grouped=TRUE)

R studio中的“glmnet”包运行时提示
cvfit=cv.glmnet(x,y)Warning message:
Option grouped=FALSE enforced in cv.glmr
×
5小时前
我的Excel数据格式如下图：
INOG
FGP9
SETD2
CKNT2 INTPBL.
-1.8148699 -0.947472 1.132669 0.0621197 0.7251553 -1.614767 0.318072 1.4591904 -0.602079 -2.155412 1.1827418 0.8516499 3.5225332 1.190682 1.2516646 -5.016509 -0.588467 -0.796792 1. 1355839 3.0010626 0.437071-0.80584145 -6.177669 -0. 922511 -3. 021325 0.7713915 -2. 905064 0,721499
1.3429232 3.2483985 1.3564925 3.3137263 0.7507738 0.4903906 0.894617 1.6461363 2.761391 1. 90557 -0.03992 0. 3655388 -0. 836927 0.781908-2.0362906 0.5723484 0.0500741 1.8598277 0.2451161 1.4843347 0.437547 2.4631567 1.5856712 3.5722818 3.6054168 -0.211393 -0. 195788 -0.31789 1.3868911 0.5450866 2.1660109 3.8822918 0.2451233 1.8497045 -0.71393 0.34914875 0.1201046 2.352069 3.5057092 -0.261458 -3.026622 0.223548-0.18944311 1.2310779 0.7565554 2.6609516 -0.207031 -1.554048 -0.28054 0.64771423 1.3973272 0.2238083 0.4858546 -0.483911 0.1957882 -0.67685-1.4882145 -0.238006 1.2146821 1.673647 -0.108969 2.6673973 -0.33993-1.9403238 -3.805477 -3.147063 -0.922108 -0.70136 0. 3813741 -0.43921-2.6441383 -4.88256 -2.71902 -3.59209 -0.63694 -1.8191 -0.79986
是哪里的问题呢？如果忽略该warning messeage
继续向下运行，是否会对最终结果产生偏差呢？