Question

我有一个7000行和36列的data.frame。该列中的一些是类别变量。现在，我想使用model.matrix为回归创建一个x矩阵。在该矩阵中应有交互项，例如（V1 * V2 * V3）。我试图这样做：

formelhas <- formula(k ~ .^3)
 test <-  model.matrix(formelhas,testahah)

Testaha是数据框。

在结果测试中，只有诸如（V1 * V2）之类的交互项，而没有三阶交互（V1 * V2 * V3）项。为什么？

Answer 1

如果没有您提供有关数据结构的进一步信息，将很难回答这个问题。

您提供的代码应该有效，这表明您可能犯了某种简单的印刷错误。为了确认这一点，让我们做一个快速可重现的示例，看看从内置数据集中的相似代码确实生成了三向交互：

没有互动：

> str(colnames(model.matrix(mpg ~ ., mtcars)))
 chr [1:11] "(Intercept)" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear" "carb"

双向交互：

> str(colnames(model.matrix(mpg ~ .^2, mtcars)))
 chr [1:56] "(Intercept)" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear" "carb" "cyl:disp" ...

三向互动：

> str(colnames(model.matrix(mpg ~ .^3, mtcars)))
 chr [1:176] "(Intercept)" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear" "carb" "cyl:disp" ...

他们真的在那里吗？

> tail(colnames(model.matrix(mpg ~ .^3, mtcars)))
[1] "qsec:am:carb"   "qsec:gear:carb" "vs:am:gear"     "vs:am:carb"     "vs:gear:carb"   "am:gear:carb"

是的，是的。因此，您的代码应该起作用。也许您只是误解了什么？

创建互动条件时出现问题

1 个答案: