データフレームのままglmnetを使用する

例えば、

set.seed(1)
epsilon <- rnorm(10)
dat <- data.frame(y = 1:10+epsilon,
                  x1 = rep(1,10),
                  x2 = 1:10,
                  x3 = (1:10)^2)

というデータフレームがあった場合、

y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \beta_3 x_3

の形の線形回帰分析を行う際に、glmnetにおけるxの指定で、as.matrix関数を使用する方法のほかに、以下の方法が使用できる。

fml <- formula(y ~ .)
cv <- cv.glmnet(x = model.matrix(fml, dat)[,-1],
                y = model.frame(fml, dat)$y,
                family = "gaussian",
                alpha = 1)
lasso <- glmnet(x = model.matrix(fml, dat)[,-1],
                y = model.frame(fml, dat)$y,
                family = "gaussian",
                alpha = 1,
                lambda=cv$lambda.min)