我使用glmnet包来运行多项式套索回归。当使用family="multinomial和具有p变量、n样本和pmax=x的数据集时，如果x是奇数(如果不是pmax>p。在这种情况下，它很可能被忽略，因为它没有影响)，则会出现分割故障。一个例子：
n=100
p=20
require(glmnet)
D= as.data.frame(replicate(p, rnorm(n)))
D[,p] = as.factor(round(rnorm(n)))
lasso <- glmnet(data.matrix(D[, -p]), D[, p], standardize=T, family="multinomial") ## works
lasso <- glmnet(data.matrix(D[, -p]), D[, p], standardize=T, family="multinomial", pmax=7) ## works, because it is odd
lasso <- glmnet(data.matrix(D[, -p]), D[, p], standardize=T, family="multinomial", pmax=24 ## works, because pmax>p
lasso <- glmnet(data.matrix(D[, -p]), D[, p], standardize=T, family="multinomial", pmax=10)## crashes
和错误消息：
*** caught segfault ***
address 0x22de58a8, cause 'memory not mapped'
Traceback:
1: .Fortran("lognet", parm = alpha, nobs, nvars, nc, as.double(x), y, offset, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin, ulam, thresh, isd, intr, maxit, kopt, lmu = integer(1), a0 = double(nlam * nc), ca = double(nx * nlam * nc), ia = integer(nx), nin = integer(nlam), nulldev = double(1), dev = double(nlam), alm = double(nlam), nlp = integer(1), jerr = integer(1), PACKAGE = "glmnet")
2: lognet(x, is.sparse, ix, jx, y, weights, offset, alpha, nobs, nvars, jd, vp, cl, ne, nx, nlam, flmin, ulam, thresh, isd, intr, vnames, maxit, kopt, family)
3: glmnet(data.matrix(D[, -p]), D[, p], standardize = T, family = "multinomial", pmax = 10)
我的第一个问题是：为什么？这有数学上的原因吗？(我想是的…)
第二个问题是：没有比分割错误更好的解决方案吗？。。。像是警告？或者只使用pmax<-pmax-1
编辑：好的，看起来有点复杂。有时，只有当我第二次对pmax执行相同编号的相同命令时，才会出现分段错误。
此外，我发现这个错误
*** glibc detected *** /usr/lib64/R/bin/exec/R: double free or corruption (out): 0x0000000005c41720 ***
======= Backtrace: =========
....
对于偶数和奇数，pmax的数字。。。。
现在它对我来说更像是一只虫子……或者？
编辑2:我在linux环境(64位)中使用glmnet 1.9-5运行R 2.15.2我在另一台带有ubuntu 64位和R 3.0.2 的电脑上也遇到了分段故障
以下是我在R 3.0.2、64k、Windows 7、glmnet1.9-5 下得到的结果
lasso <- glmnet(data.matrix(D[, -p]), D[, p], standardize=T, family="multinomial", pmax=10)
Warning message:
from glmnet Fortran code (error code -10005); Number of nonzero coefficients along the path exceeds pmax=10 at 5th lambda value; solutions for larger lambdas returned
你没有说明你的设置，所以我不能解释为什么你没有捕捉到错误，但这条消息应该能让你深入了解：-)为什么大的pmax会引起麻烦。
编辑：澄清一下：我没有一个segfault。
我知道这个答案太晚了，但以防万一有人会发现同样的问题：
我遇到了同样的问题，并按照这个问题中的步骤解决了它。基本上，对于任何版本的MATLAB，都可以尝试
mex -v -setup
当下降时，它会给出一个可供使用的编译器列表。安装最新的，但不是在MATLAB版本之后(对于2016a，我做了XE2016和VS2015)。然后
mex glmnetMex.F glmnet.f
将完成这项工作。
在一台Linux机器上(2014a)，我尝试了
mex -largeArrayDims glmnetMex.F GLMnet.f
使用gcc编译器，它也工作了。
希望这能有所帮助。我花了好几个星期才弄明白。