R 模型矩阵中因子的所有级别

Question

我有一个由数字和因子变量组成的 data.frame ，如下所示。

testFrame <- data.frame(First=sample(1:10, 20, replace=T),
           Second=sample(1:20, 20, replace=T), Third=sample(1:10, 20, replace=T),
           Fourth=rep(c("Alice","Bob","Charlie","David"), 5),
           Fifth=rep(c("Edward","Frank","Georgia","Hank","Isaac"),4))

我想构建一个矩阵，将虚拟变量分配给因子并保留数字变量。

model.matrix(~ First + Second + Third + Fourth + Fifth, data=testFrame)

正如运行 lm 时所预期的那样，这会忽略每个因素的一个水平作为参考水平。但是，我想为所有因素的每个级别构建一个带有虚拟/指示变量的矩阵。我正在为 glmnet 构建这个矩阵，所以我不担心多重共线性。

有没有办法让 model.matrix 为因子的每个级别创建虚拟变量？

Answer 1

（试图救赎自己......）为了回应 Jared 对 @Fabians 关于自动化它的回答的评论，请注意，您需要提供的只是一个命名的对比矩阵列表。 contrasts() 接受一个向量/因子并从中生成对比矩阵。为此，我们可以使用 lapply() 对数据集中的每个因素运行 contrasts()，例如提供的 testFrame 示例：

> lapply(testFrame[,4:5], contrasts, contrasts = FALSE)
$Fourth
        Alice Bob Charlie David
Alice       1   0       0     0
Bob         0   1       0     0
Charlie     0   0       1     0
David       0   0       0     1

$Fifth
        Edward Frank Georgia Hank Isaac
Edward       1     0       0    0     0
Frank        0     1       0    0     0
Georgia      0     0       1    0     0
Hank         0     0       0    1     0
Isaac        0     0       0    0     1

这很适合@fabians 的回答：

model.matrix(~ ., data=testFrame, 
             contrasts.arg = lapply(testFrame[,4:5], contrasts, contrasts=FALSE))

Answer 2

您需要重置因子变量的对比：

model.matrix(~ Fourth + Fifth, data=testFrame, 
        contrasts.arg=list(Fourth=contrasts(testFrame$Fourth, contrasts=F), 
                Fifth=contrasts(testFrame$Fifth, contrasts=F)))

或者，少输入一点并且没有正确的名称：

model.matrix(~ Fourth + Fifth, data=testFrame, 
    contrasts.arg=list(Fourth=diag(nlevels(testFrame$Fourth)), 
            Fifth=diag(nlevels(testFrame$Fifth))))

Answer 3

caret 实现了一个很好的函数 dummyVars，只需两行即可实现此目的：

library(caret)
dmy <- dummyVars(" ~ .", data = testFrame)
testFrame2 <- data.frame(预测(dmy, newdata = testFrame))
这里

检查最后一列：

colnames(testFrame2)

"First"  "Second"         "Third"          "Fourth.Alice"   "Fourth.Bob"     "Fourth.Charlie" "Fourth.David"   "Fifth.Edward"   "Fifth.Frank"   "Fifth.Georgia"  "Fifth.Hank"     "Fifth.Isaac"   

最好的一点是您获得原始数据框，以及排除用于转换的原始变量的虚拟变量。

更多信息：http://amunategui.github.io/dummyVar-Walkthrough/

Answer 4

也可以使用来自 caret 的 dummyVars。 http://caret.r-forge.r-project.org/preprocess.html

Answer 5

好的。只需阅读以上内容并将其放在一起即可。假设您想要矩阵（例如“X.factors”）乘以系数向量以获得线性预测器。还有几个额外的步骤：（

X.factors = 
  model.matrix( ~ ., data=X, contrasts.arg = 
    lapply(data.frame(X[,sapply(data.frame(X), is.factor)]),
                                             contrasts, contrasts = FALSE))

请注意，如果您只有一个因子列，则需要将 X[*] 转回数据框。）

然后假设您得到如下结果：

attr(X.factors,"assign")
[1]  0  1  **2**  2  **3**  3  3  **4**  4  4  5  6  7  8  9 10 #emphasis added

我们想要摆脱 * *d 各因素的参考水平

att = attr(X.factors,"assign")
factor.columns = unique(att[duplicated(att)])
unwanted.columns = match(factor.columns,att)
X.factors = X.factors[,-unwanted.columns]
X.factors = (data.matrix(X.factors))

Answer 6

tidyverse 答案：

library(dplyr)
library(tidyr)
result <- testFrame %>% 
    mutate(one = 1) %>% spread(Fourth, one, fill = 0, sep = "") %>% 
    mutate(one = 1) %>% spread(Fifth, one, fill = 0, sep = "")

产生所需的结果（与@Gavin Simpson 的答案相同）：

> head(result, 6)
  First Second Third FourthAlice FourthBob FourthCharlie FourthDavid FifthEdward FifthFrank FifthGeorgia FifthHank FifthIsaac
1     1      5     4           0         0             1           0           0          1            0         0          0
2     1     14    10           0         0             0           1           0          0            1         0          0
3     2      2     9           0         1             0           0           1          0            0         0          0
4     2      5     4           0         0             0           1           0          1            0         0          0
5     2     13     5           0         0             1           0           1          0            0         0          0
6     2     15     7           1         0             0           0           1          0            0         0          0

Answer 7

使用 R 包“CatEncoders”

library(CatEncoders)
testFrame <- data.frame(First=sample(1:10, 20, replace=T),
           Second=sample(1:20, 20, replace=T), Third=sample(1:10, 20, replace=T),
           Fourth=rep(c("Alice","Bob","Charlie","David"), 5),
           Fifth=rep(c("Edward","Frank","Georgia","Hank","Isaac"),4))

fit <- OneHotEncoder.fit(testFrame)

z <- transform(fit,testFrame,sparse=TRUE) # give the sparse output
z <- transform(fit,testFrame,sparse=FALSE) # give the dense output

Answer 8

我目前正在学习 Lasso 模型和 glmnet::cv.glmnet()、model.matrix() 和 Matrix::sparse.model.matrix()< /code>（对于高维矩阵，按照 glmnet 作者的建议，使用 model.matrix 会浪费我们的时间。）。

只是在那里分享就有一个整洁的编码，可以得到与 @fabians 和 @Gavin 的答案相同的答案。同时，@asdf123 还引入了另一个包 library('CatEncoders')。

> require('useful')
> # always use all levels
> build.x(First ~ Second + Fourth + Fifth, data = testFrame, contrasts = FALSE)
> 
> # just use all levels for Fourth
> build.x(First ~ Second + Fourth + Fifth, data = testFrame, contrasts = c(Fourth = FALSE, Fifth = TRUE))

来源：R 适合所有人：高级分析和图形（第 273 页）

Answer 9

model.matrix(~ First + Second + Third + Fourth + Fifth - 1, data=testFrame)

或者

model.matrix(~ First + Second + Third + Fourth + Fifth + 0, data=testFrame)

应该是最直接的

Answer 10

我编写了一个名为 ModelMatrixModel 的包来改进 model.matrix() 的功能。包中的 ModelMatrixModel() 函数默认返回一个包含稀疏矩阵的类，该矩阵具有所有级别的虚拟变量，适合在 glmnet 包中的 cv.glmnet() 中输入。重要的是还回来了
类还存储转换参数，例如因子级别信息，然后可以将其应用于新数据。该函数可以处理 r 公式中的大多数项目，例如 poly() 和交互。它还提供了其他几个选项，例如处理无效因子级别和缩放输出。

#devtools::install_github("xinyongtian/R_ModelMatrixModel")
library(ModelMatrixModel)
testFrame <- data.frame(First=sample(1:10, 20, replace=T),
                        Second=sample(1:20, 20, replace=T), Third=sample(1:10, 20, replace=T),
                        Fourth=rep(c("Alice","Bob","Charlie","David"), 5))
newdata=data.frame(First=sample(1:10, 2, replace=T),
                   Second=sample(1:20, 2, replace=T), Third=sample(1:10, 2, replace=T),
                   Fourth=c("Bob","Charlie"))
mm=ModelMatrixModel(~First+Second+Fourth, data = testFrame)
class(mm)
## [1] "ModelMatrixModel"
class(mm$x) #default output is sparse matrix
## [1] "dgCMatrix"
## attr(,"package")
## [1] "Matrix"
data.frame(as.matrix(head(mm$x,2)))
##   First Second FourthAlice FourthBob FourthCharlie FourthDavid
## 1     7     17           1         0             0           0
## 2     9      7           0         1             0           0

#apply the same transformation to new data, note the dummy variables for 'Fourth' includes the levels not appearing in new data     
mm_new=predict(mm,newdata)
data.frame(as.matrix(head(mm_new$x,2))) 
##   First Second FourthAlice FourthBob FourthCharlie FourthDavid
## 1     6      3           0         1             0           0
## 2     2     12           0         0             1           0

Answer 11

您可以使用 tidyverse 来实现此目的，而无需手动指定每一列。

诀窍是制作一个“长”数据框。

然后，整理一些内容，并将其展开以创建指标/虚拟变量。

代码：

library(tidyverse)

## add index variable for pivoting
testFrame$id <- 1:nrow(testFrame)

testFrame %>%
    ## pivot to "long" format
    gather(feature, value, -id) %>%
    ## add indicator value
    mutate(indicator=1) %>%
    ## create feature name that unites a feature and its value
    unite(feature, value, col="feature_value", sep="_") %>%
    ## convert to wide format, filling missing values with zero
    spread(feature_value, indicator, fill=0)

输出：

   id Fifth_Edward Fifth_Frank Fifth_Georgia Fifth_Hank Fifth_Isaac First_2 First_3 First_4 ...
1   1            1           0             0          0           0       0       0       0
2   2            0           1             0          0           0       0       0       0
3   3            0           0             1          0           0       0       0       0
4   4            0           0             0          1           0       0       0       0
5   5            0           0             0          0           1       0       0       0
6   6            1           0             0          0           0       0       0       0
7   7            0           1             0          0           0       0       1       0
8   8            0           0             1          0           0       1       0       0
9   9            0           0             0          1           0       0       0       0
10 10            0           0             0          0           1       0       0       0
11 11            1           0             0          0           0       0       0       0
12 12            0           1             0          0           0       0       0       0
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