如何解决使用“插入符”包对随机森林进行K折验证的变量编码
我想像在“ randomForest”中指定的那样运行RF分类，但仍使用k折重复交叉验证方法（下面的代码）。如何阻止尖号从类别变量中创建伪变量？我读到这可能是由于“一键编码”造成的，但不确定如何更改。对于解决此问题的示例行，我将非常感激！
数据库：
> str(river)
'data.frame': 121 obs. of 13 variables:
$ stat_bino : Factor w/ 2 levels "0","1": 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 ...
$ Subfamily : Factor w/ 14 levels "carettochelyinae",..: 14 14 14 14 8 8 8 8 8 8 ...
$ MAXCL : num 850 850 360 540 625 600 760 480 560 580 ...
$ CS : num 8 8 14 15 26 25.5 20 20 18 21.5 ...
$ CF : num 3.5 3.5 2.5 2 1.5 3 2 2 1 1 ...
$ size_mat : num 300 300 170 180 450 450 460 406 433 433 ...
$ incubat : num 97.5 97.5 71 72.5 91.5 67.5 73 55 83 80 ...
$ diet : Factor w/ 5 levels "omnivore leaning carnivore",..: 1 1 1 1 2 2 2 5 4 4 ...
$ HDI : num 721 627 878 885 704 ...
$ HF09M93 : num 23.19 9.96 -8.52 -5.67 27.3 ...
$ HF09 : num 116 121 110 110 152 ...
$ deg_reg : num 8.64 39.37 370.95 314.8 32.99 ...
$ protected_area: num 7.55 10.93 2.84 2.89 12.71 …
其余：
> control <- trainControl(method='repeatedcv',+ number=5,repeats = 3,+ search='grid')
> tunegrid <- expand.grid(.mtry = (1:12))
> rf_gridsearch <- train(stat_bino ~ .,+ data = river,+ method = 'rf',+ metric = 'Accuracy',+ ntree = 600,+ importance = TRUE,+ tuneGrid = tunegrid,trControl = control)
> rf_gridsearch$finalModel[["xNames"]]
[1] "Subfamilychelinae" "Subfamilychelodininae" "Subfamilychelydrinae"
[4] "Subfamilycyclanorbinae" "Subfamilydeirochelyinae" "Subfamilydermatemydinae"
[7] "Subfamilygeoemydinae" "Subfamilykinosterninae" "Subfamilypelomedusinae"
...you get the picture. I Now have 27 predictors instead of 12.
解决方法
使用公式界面进行训练时：
train(stat_bino ~ .,...
它将使用伪编码转换因子。这是有道理的，因为大多数传统R函数中的公式都是以这种方式工作的（例如lm）。
但是，如果您使用非公式界面：
train(y = river$stat_bino,x = river[,colnames(river) != "stat_bino"],...
然后插入符号将保留变量，直到它们被补齐。这是基于树的方法所需要的，但是使用无法内部处理诸如glmnet之类的因素的算法，则会产生错误。
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