我有一個data.frame由數字和因子組成的變量，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))我想建立一個matrix將虛擬變量分配給因子并僅保留數字變量的方法。model.matrix(~ First + Second + Third + Fourth + Fifth, data=testFrame)如預期的那樣，在運行時，lm這會將每個因子的一個水平作為參考水平。但是，我想為matrix所有因素的每個層次建立一個帶有虛擬/指標變量的。我正在為此建立矩陣，glmnet所以我不必擔心多重共線性。有沒有一種方法可以model.matrix為每個因子水平創建虛擬對象？
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慕桂英546537
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您需要重置contrasts因子變量：
model.matrix(~ Fourth + Fifth, data=testFrame,
contrasts.arg=list(Fourth=contrasts(testFrame$Fourth, contrasts=F),
Fifth=contrasts(testFrame$Fifth, contrasts=F)))
或者，鍵入少一點，但沒有適當的名稱：
model.matrix(~ Fourth + Fifth, data=testFrame,
contrasts.arg=list(Fourth=diag(nlevels(testFrame$Fourth)),
Fifth=diag(nlevels(testFrame$Fifth))))
慕工程0101907
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（嘗試贖回自己...）為響應Jared關于@Fabians自動化的回答，請注意，您需要提供的只是一個對比矩陣的命名列表。contrasts()取一個向量/因數并從中產生對比度矩陣。對于這個那么我們可以用lapply()運行contrasts()在我們的數據集，例如用于各個因素testFrame提供的示例：
> 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
@fabians哪個插槽很好地回答：
model.matrix(~ ., data=testFrame,
contrasts.arg = lapply(testFrame[,4:5], contrasts, contrasts=FALSE))
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