r 中的逻辑回归误差

Question

我正在创建一个包含数千个变量的模型，所有这些变量的大多数值都等于 NA。 我能够成功地对某些变量而不是其他变量运行逻辑回归。

这是我输入大量变量的代码：

model_vars <- names(dataset[100:4000])
vars<- paste("DP ~ ", paste(model_vars, collapse= " + "))  

这将其格式化为因变量和每个独立变量之间有一个“+”。 然后我通过 glm 函数运行它：

glm(vars, data = training, family = binomial)

这是包含某些变量时出现的错误：

Error in family$linkfun(mustart) : 
Argument mu must be a nonempty numeric vector

我无法弄清楚为什么会发生这种情况以及为什么回归适用于某些变量而不是其他变量。 我看不到导致错误的变量的任何趋势。 有人可以澄清为什么会出现此错误吗？

Answer 1

对于其他带有神秘错误消息的人。 也许数据框是空的？

这再现了消息：

d=data.frame(x=c(NA),y=c(NA))
d=d[complete.cases(d),]
m=glm(y~.,d,family = 'binomial')

family$linkfun(mustart) 中的错误：参数 mu 必须是非空数字向量

Answer 2

我有错误：

Error in family$linkfun(mustart) : 
  Argument mu must be a nonempty numeric vector

将逻辑回归与glm()一起使用时，例如：

glm(y~x,data=df, family='binomial')

在循环中对数据帧进行子集化和标准化之后。

事实证明，（一些）子集化和标准化的数据帧包含NA ，这导致了错误。

Answer 3

我也有这个错误，原因是 if_else 函数返回一个逻辑向量，而不是预期的数字变量。