Возникли проблемы с прогнозированием с разреженной матрицей в gl mnet: ошибка в cbind2 (1, newx)% *% nbeta: недопустимый класс 'NA' для dup_mMatrix_as_dgeMatrix

Question

Это основная часть моего кода:

# X is binary data with 200 columns
# Y is binary multinomial data with 6 classes

X <- sparse.model.matrix(X)   
cv <- cv.glmnet(X, data.matrix(Y), family = c("multinomial"), nfolds=3)
model = glmnet(X, y=data.matrix(Y), family = c("multinomial"),lambda=0.04, alpha = 1)

pred = predict.glmnet(model, newx = as(data.matrix(X[,which(model$beta)!=0]), "dgCMatrix"), type = "response")

У меня была ошибка, когда я пытался предсказать с помощью полиномиальной модели glm, которую я построил с регрессией лассо и с X в качестве разреженной матрицы.

Error in cbind2(1, newx) %*% nbeta : 
  invalid class 'NA' to dup_mMatrix_as_dgeMatrix