在R中的“其他”中转换分类变量的低频率水平答案

【问题标题】：convert low frequent levels of a categorical variable in "others" in R在R中的“其他”中转换分类变量的低频率水平
【发布时间】：2020-01-24 12:32:38
【问题描述】：

我有一个分类变量，我想将其转换为分类任务的虚拟变量。问题是某些级别只出现了几次，因此当我将样本拆分为训练集和测试集时，它们会产生完美多重共线性问题。

我怎样才能以一种快速而优雅的方式摆脱这些关卡？这是我的数据的一个简单示例：

label   var_x
 1        1
 0        2
 1        1
 0        3
 1        2
 0        4
 0        5
 1        5
 1        1
 ....

假设我只想保留出现大于 1（或任何其他数字）的级别我想将这些情况重新编码为“0”并获得如下内容：

label   var_x
 1        1
 0        2
 1        1
 0        0
 1        2
 0        0
 0        5
 1        5
 1        1
 ....

感谢您的帮助

【问题讨论】：

标签： r dataframe dummy-variable

【解决方案1】：

一个dplyr 选项可以是：

df %>%
 add_count(var_x) %>%
 mutate(var_x = as.numeric(n > 1)*var_x) %>%
 select(-n)

  label var_x
  <int> <dbl>
1     1     1
2     0     2
3     1     1
4     0     0
5     1     2
6     0     0
7     0     5
8     1     5
9     1     1

与base R 的想法相同：

as.numeric(with(data.frame(table(df$var_x)), Freq[match(df$var, Var1)]) > 1)*df$var_x

【讨论】：

它给了我这个错误：选择错误（.，-n）：未使用的参数（-n）
试试dplyr::select(-n)。

【解决方案2】：

我认为你需要这个：

 mtcars %>% 
   mutate(cyl_factor = forcats::fct_lump(as_factor(cyl),prop=.4),
          disp_factor = forcats::fct_lump_min(as_factor(disp), min = 2)) %>% 
   head(10)

    mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb cyl_factor disp_factor
1  21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4      Other         160
2  21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4      Other         160
3  22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1      Other       Other
4  21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1      Other       Other
5  18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2          8         360
6  18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1      Other       Other
7  14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4          8         360
8  24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2      Other       Other
9  22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2      Other       Other
10 19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0    4    4      Other       167.6

【讨论】：