使用R插入符号的多项式和交互项进行多元逻辑回归

Question

我想用几个预测变量拟合逻辑回归模型，包括多项式（x1 ^ 2，x1 ^ 3等，x2 ^ 2，x2 ^ 3等）和交互作用（x1 * x2，x1 ^ 2 * x2等）条款，直至任意程度。这听起来像是很标准的事情，但是我找不到通用的方法（没有手动列出所有可能的术语）。

数据（有更多的列和行）：

head(scaled_train)
Survived   Pclass.2   Pclass.3   Sex.male        Age      SibSp      Parch
1        0 -0.5047555  0.9091927  0.7304826 -0.5291034  0.4527410 -0.4682677
2        1 -0.5047555 -1.0982328 -1.3669117  0.5696624  0.4527410 -0.4682677
3        1 -0.5047555  0.9091927 -1.3669117 -0.2544119 -0.4792089 -0.4682677

我要做什么：

fitLR2 <- train(Survived ~ poly(scaled_train[,-1], 2), 
    data=scaled_train, method='glm',family = 'binomial')

FUN（X，Y，...）中的错误：二进制运算符的非数字参数

我尝试将scaled_train从数据帧强制转换为矩阵：

fitLR2 <- train(Survived ~ poly(as.matrix(scaled_train[,-1]), 2), 
    data=scaled_train, method='glm',family = 'binomial')

还有另一个错误：

poly（点[[1L]]，度，原始=原始，简单=原始&& nd> 1）中的错误：“度”必须小于唯一点的数量

在这种情况下，度数为2，并且scaled_train中肯定有两行以上。