Caret中的varImp并未显示预测变量的所有类别

Question

我在Caret（method =“rf”）中制作了一个模型，其中包含3个预测变量（1个分类，2个数字）和1个响应变量（2个类别）。我的问题是分类预测变量“origen_flujo”。 Origen_flujo有以下类别：

>table(origen_flujo)

    Lagos         Llano Precordillera         Valle 
        8            59            12            34 

我运行这个模型：

 rf_fit <- train(clases ~ ., data = data,
            method = "rf",
            preProcess = c("center", "scale"),
            tuneGrid = grid,
            trControl = ctrl,        
            metric= "ROC" 
  )

然后，我在结果模型中应用了varImp，这显示：

  > varImp(rf_fit)
                      Overall
 V1                          100.00
 origen_flujoLlano           55.87
 origen_flujoPrecordillera   54.73
 V2                          26.08
 origen_flujoValle            0.00

varImp没有显示“origen_flujoLagos”，为什么？

由于

Answer 1

创建虚拟变量时，会忽略一个因子级别（第一级别）。

编辑 - 您可以在将数据传递到模型之前创建自己的全套虚拟变量。此外，您最好将数据作为一个因素包括在内（通过避免使用公式界面）。通过这种方式，您可以获得每个预测变量的单个重要性值。