R中的model.matrix

Question

有一个我正在处理的数据集，它只包含作为预测值的多级因子和一个二元响应变量。这当前是一个数据帧。我想在set上运行glmnet，所以我需要构建一个模型矩阵(model.matrix)。我在这里读到All Levels of a Factor in a Model Matrix in R，每个因素的某个水平被认为是水平。然而，我不知道这是不是因为在这种情况下有数值变量和因子变量？在任何情况下，有人能大致告诉我如何从MASS中的mtcars数据集构建模型矩阵吗

Answer 1

这只是一个猜测，因为您还没有描述您正在使用的函数。我的直觉是，您正在使用一种“机器学习”--需要您提供单独的响应向量和预测器矩阵的算法。(如果我在这件事上错了，那么你肯定需要提供更多的细节。)

假设您将使用mpg作为“结果”Y变量，只使用第二个和第三个变量，并且只为第一个变量构造“虚拟变量”，这将是一个可以构建适当X对象的model.matrix调用：

> model.matrix(~as.factor(cyl)+disp, mtcars[2:3])
                    (Intercept) as.factor(cyl)6 as.factor(cyl)8  disp
Mazda RX4                     1               1               0 160.0
Mazda RX4 Wag                 1               1               0 160.0
Datsun 710                    1               0               0 108.0
Hornet 4 Drive                1               1               0 258.0
Hornet Sportabout             1               0               1 360.0
Valiant                       1               1               0 225.0
Duster 360                    1               0               1 360.0
Merc 240D                     1               0               0 146.7
Merc 230                      1               0               0 140.8
Merc 280                      1               1               0 167.6
Merc 280C                     1               1               0 167.6
Merc 450SE                    1               0               1 275.8
##########Snipped remainder of output.

公式对象指定模型的性质。(截取)-term将是引用所有因子变量的共享基础级别。