sparse.model.matrix 面临的问题答案

【问题标题】：Facing issues with sparse.model.matrixsparse.model.matrix 面临的问题
【发布时间】：2020-07-09 23:45:39
【问题描述】：

我正在尝试输入由 30 个变量组成的数据，其中 10 个是因子变量。我正在运行 xgboost 并尝试使用 sparse.model.matrix 函数对数据进行热编码，但出现错误显示为

"""contrasts<-(*tmp*, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) 中的错误：对比只能应用于具有 2 个或更多级别的因子""" 你能告诉我如何克服这个错误

trainm <- sparse.model.matrix(pol ~.-1, data = train)

【问题讨论】：

标签： r xgboost

【解决方案1】：

错误是由于只有一个级别的因素造成的。请看这个例子，对sparse.model.matrix 的文档稍作修改，在Matrix 包中实现：

library(Matrix)    
dd <- data.frame(a = gl(3,4), b = gl(4,1,12), c = gl(1,1, 12))
sparse.model.matrix(~ ., dd)

这会引发您的错误，因为 c 是只有一个级别的因子：

Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) :

对比只能应用于具有 2 个或更多水平的因素

我不知道你的原始数据，但是这样的事情可以解决它，通过丢弃任何一个级别的因素。

sparse.model.matrix(~.,dd[,sapply(dd, nlevels) > 1])

【讨论】：