如何使用尖号分类变量为预测模型选择特征？

Question

我发现R中的插入符号包对于查看建模的重要变量非常有帮助。但是，我的数据集中有所有类别变量，在这种情况下，“ varImp”命令为每个因子变量标签返回变量重要性。我只想确定重要的不同变量列表，而不是标签。

library(caret)
logit <- glm(Life.Insurance.Owner~., data = train, family = 'binomial')
summary(logit)

varImp(logit,scale=FALSE)

Answer 1

正如您提到的“数据集中的所有分类变量”一样。每个变量的级别大小是多少？

您可以做到的-将类别变量转换为伪变量。现在，您的数据集表示连续变量。 [但是，这又要视情况而定-还要牢记您的目标。]

创建虚拟变量的简单示例：

x = c（红色，蓝色，绿色）

y = c（公交车，火车，船）

x.dummy = model.matrix（〜x-1，data = x）

y.dummy = model.matrix（〜y-1，data = y）