R caret preproc 仅部分数据集变量并训练模型答案

【问题标题】：R caret preproc only part of the dataset variables and train the modelR caret preproc 仅部分数据集变量并训练模型
【发布时间】：2017-01-14 21:53:43
【问题描述】：

我有一个包含一些虚拟变量 [0] 的训练集，我不想 preProc=c("center","scale") 它们，但我想 preProc=c("center","scale") 所有非虚拟变量，以便像这里 [1] 那样标准化它们。因此，中心和比例选项的作用如下：

中心：从值中减去平均值。
刻度：将值除以标准差。

用所有非虚拟变量创建一个数组是否有意义，计算每个变量的平均值和标准差，对所有值进行中心和缩放，然后将该数组与另一个包含所有虚拟变量的数组连接，从而导致new_array数组然后这样训练模型？否则这行不通？

ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", number=10, repeats=3)
knn_model <- train (Class ~ ., data=new_array, method="knn", trControl=ctrl)

注意：我已经在 CrossValidated 中问过这个问题，但由于它也与 StackOverflow 有关，所以我在这里再问一次。

[0]https://topepo.github.io/caret/pre-processing.html#dummy

[1]Dummy variables and preProcess

【问题讨论】：

标签： r r-caret

【解决方案1】：

您可以这样做以将所有内容都包含在插入符号中

假设您有一个名为 DF 的 data.frame，其中 1:5 的列是数字的，6:10 的列是阶乘的。您可以执行以下操作：

PreProcovCenter <- preProcess(DF[,1:5])
preProcovDummy <- dummyVars(DF[,6:10])

DF[,1:5] <- predict(PreProcovCenter, DF[,1:5])
DFDummy <- predict(PreProcovDummy, DF[,6:10])

DF <- cbind(DF, DFDummy)

最后：

knn_model <- train (Class ~ ., data=DF, method="knn", trControl=ctrl)

【讨论】：