R Lösen von großen dünnen nicht-quadratischen Matrizen

Question

Ich versuche ein großes lineares Regressionsproblem mit einer dünnen Matrix zu lösen. Ich habe zwei Matrizen wie folgt erstellt:

> dim(A) 
[1] 26573 32991 

> dim(B) 
[1] 26573  1 

Wenn ich matrixmodels verwenden lm.fit.sparse, ich die folgende Fehlermeldung erhalten:

> X=MatrixModels:::lm.fit.sparse(A,B) 
Error in .solve.dgC.qr(if (cld@className %in% c("dtCMatrix", "dgCMatrix")) x else as(x, : dgCMatrix_qrsol(<26573 x 32991>-matrix) requires a 'tall' rectangular matrix 

Was bedeutet erfordert eine große Matrix bedeuten? Wenn i B ändern, so dass es eine spärliche Matrix ist:

[1] "dgCMatrix" 
attr(,"package") 
[1] "Matrix" 

und versuchen Sie es erneut zu lösen, erhalte ich einen anderen Fehler:

> X=MatrixModels:::lm.fit.sparse(A,B) 
Error: is.numeric(y) is not TRUE 

Kennt jemand die beste Weg, um dieses Problem zu lösen gehen?

Vielen Dank,

Answer 1

Sie haben mehr Spalten als Zeilen. Sie matrixieren also nicht "groß", sondern "breit" und haben keinen vollen Rang. Die lm.fit.sparse Funktion verwendet entweder .solve.dgC.chol oder .solve.dgC.qr aus dem Matrix Paket. Sie können einen weiteren Blick auf ?Matrix::solve werfen.

Sie müssen stattdessen eine Regularisierungsmethode verwenden oder verwenden Sie die Methode pseudo inverse, um das Problem zu lösen (ich würde die erstere sehr empfehlen). Es scheint weder verfügbar in der MatrixModels Paket, obwohl ich falsch liegen kann.