Hồi quy logistic glmnet có thể xử lý trực tiếp các biến nhân tố (phân loại) mà không cần các biến giả không? [đóng cửa]

Tôi đang xây dựng một hồi quy logistic trong R bằng phương pháp LASSO với các hàm cv.glmnetđể chọn lambdavà glmnetcho mô hình cuối cùng.

Tôi đã biết tất cả các nhược điểm liên quan đến việc lựa chọn mô hình tự động nhưng dù sao tôi cũng cần phải làm điều đó.

Vấn đề của tôi là tôi cần bao gồm các biến nhân tố (phân loại) trong mô hình, có cách nào để làm điều đó mà không tạo ra nhiều biến giả không? Biến này gần như là tất cả các chuỗi và không phải là số.

glmnet không thể lấy yếu tố trực tiếp, bạn cần chuyển đổi các yếu tố thành người giả. Ví dụ, đây chỉ là một bước đơn giản sử dụng model.matrix:

x_train <- model.matrix( ~ .-1, train[,features])
lm = cv.glmnet(x=x_train,y = as.factor(train$y), intercept=FALSE ,family =   "binomial", alpha=1, nfolds=7)
best_lambda <- lm$lambda[which.min(lm$cvm)]

alpha = 1 sẽ xây dựng LASSO.