生成测试数据
a1 <- c(“f”,”f”,”b”,”b”,”c,”c”)
利用nnet包中的函数class.ind
> class.ind(a1) b c f [1,] 0 0 1 [2,] 0 0 1 [3,] 1 0 0 [4,] 1 0 0 [5,] 0 1 0 [6,] 0 1 0
class.ind代码
class.ind <- function(cl) {
n <- length(cl)
cl <- as.factor(cl)
x <- matrix( 0, n , length(levels(cl)) )
# unclass 返回每个字符在level表中的位置
# 然后按照列计算在向量中的位置
x[n*(unclass(cl)-1) + （1：n）] <- 1
dimnames(x) <- list(names(cl), levels(cl))
x
}
补充：R语言中哑变量的设置
在构建回归模型时，如果自变量X为连续性变量，回归系数β可以解释为：在其他自变量不变的条件下，X每改变一个单位，所引起的因变量Y的平均变化量；如果自变量X为二分类变量，例如是否饮酒（1=是，0=否），则回归系数β可以解释为：其他自变量不变的条件下，X=1（饮酒者）与X=0（不饮酒者）相比，所引起的因变量Y的平均变化量。
但是，当自变量X为多分类变量时，例如职业、学历、血型、疾病严重程度等等，此时仅用一个回归系数来解释多分类变量之间的变化关系，及其对因变量的影响，就显得太不理想。
此时，我们通常会将原始的多分类变量转化为哑变量，每个哑变量只代表某两个级别或若干个级别间的差异，通过构建回归模型，每一个哑变量都能得出一个估计的回归系数，从而使得回归的结果更易于解释，更具有实际意义。
哑变量（Dummy Variable），又称为虚拟变量、虚设变量或名义变量，从名称上看就知道，它是人为虚设的变量，通常取值为0或1，来反映某个变量的不同属性。对于有n个分类属性的自变量，通常需要选取1个分类作为参照，因此可以产生n-1个哑变量。
什么情况下需要设置哑变量
1. 对于无序多分类变量，引入模型时需要转化为哑变量
举一个例子，如血型，一般分为A、B、O、AB四个类型，为无序多分类变量，通常情况下在录入数据的时候，为了使数据量化，我们常会将其赋值为1、2、3、4。
从数字的角度来看，赋值为1、2、3、4后，它们是具有从小到大一定的顺序关系的，而实际上，四种血型之间并没有这种大小关系存在，它们之间应该是相互平等独立的关系。如果按照1、2、3、4赋值并带入到回归模型中是不合理的，此时我们就需要将其转化为哑变量。
2. 对于有序多分类变量，引入模型时需要酌情考虑
例如疾病的严重程度，一般分为轻、中、重度，可认为是有序多分类变量，通常情况下我们也常会将其赋值为1、2、3（等距）或1、2、4（等比）等形式，通过由小到大的数字关系，来体现疾病严重程度之间一定的等级关系。
但需要注意的是，一旦赋值为上述等距或等比的数值形式，这在某种程度上是认为疾病的严重程度也呈现类似的等距或等比的关系。而事实上由于疾病在临床上的复杂性，不同的严重程度之间并非是严格的等距或等比关系，因此再赋值为上述形式就显得不太合理，此时可以将其转化为哑变量进行量化。
3. 对于连续性变量，进行变量转化时可以考虑设定为哑变量
对于连续性变量，很多人认为可以直接将其带入到回归模型中即可，但有时我们还需要结合实际的临床意义，对连续性变量作适当的转换。例如年龄，以连续性变量带入模型时，其解释为年龄每增加一岁时对于因变量的影响。但往往年龄增加一岁，其效应是很微弱的，并没有太大的实际意义。
此时，我们可以将年龄这个连续性变量进行离散化，按照10岁一个年龄段进行划分，如0-10、11-20、21-30、31-40等等，将每一组赋值为1、2、3、4，此时构建模型的回归系数就可以解释为年龄每增加10岁时对因变量的影响。
以上赋值方式是基于一个前提，即年龄与因变量之间存在着一定的线性关系。但有时候可能会出现以下情况，例如在年龄段较低和较高的人群中，某种疾病的死亡率较高，而在中青年人群中，死亡率却相对较低，年龄和死亡结局之间呈现一个U字型的关系，此时再将年龄段赋值为1、2、3、4就显得不太合理了。
因此，当我们无法确定自变量和因变量之间的变化关系，将连续性自变量离散化时，可以考虑进行哑变量转换。
还有一种情况，例如将BMI按照临床诊断标准分为体重过低、正常体重、超重、肥胖等几种分类时，由于不同分类之间划分的切点是不等距的，此时赋值为1、2、3就不太符合实际情况，也可以考虑将其转化为哑变量。
在设定哑变量时，应该选择哪一类作为参照呢？
1. 一般情况下，可以选择有特定意义的，或者有一定顺序水平的类别作为参照
例如，婚姻状态分为未婚、已婚、离异、丧偶等情况，可以将“未婚”作为参照；或者如学历，分为小学、中学、大学、研究生等类别，存在着一定的顺序，可以将“小学”作为参照，以便于回归系数更容易解释。
2. 可以选择临床正常水平作为参照
例如，BMI按照临床诊断标准分为体重过低、正常体重、超重、肥胖等类别，此时可以选择“正常体重”作为参照，其他分类都与正常体重进行比较，更具有临床实际意义。
3. 还可以将研究者所关注的重点类别作为参照
例如血型，分为A、B、O、AB四个类型，研究者更关注O型血的人，因此可以将O型作为参照，来分析其他血型与O型相比后对于结局产生影响的差异。
4. R语言中实现
在R语言中对包括分类变量(factor)的数据建模时，一般会将其自动处理为虚拟变量或哑变量(dummy variable)。但有一些特殊的函数，如neuralnet包中的neuralnet函数就不会预处理。如果直接将原始数据扔进去，会出现”requires numeric/complex matrix/vector arguments”需要数值/复数矩阵/矢量参数错误。
这个时候，除了将这些变量删除，我们只能手动将factor variable转换为取值(0,1)的虚拟变量。所用的函数一般有model.matrix(),nnet package中的class.ind()
下面以UCI的german credit data为例说明。
首先，从UCI网站上下载到german.data数据集，并用str函数对其有个简单的认识。
download.file("http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/statlog/german/german.data", "./german.data")
data <- read.table("./german.data")
str(data)
该数据有21个变量，其中V21为目标变量，V1-V20中包括integer和factor两种类型。下面将用V1分类变量（包含4个level）和V2,V5,V8三个数值型变量作为解释变量建模。
## 'data.frame': 1000 obs. of 21 variables: ## $ V1 : Factor w/ 4 levels "A11","A12","A13",..: 1 2 4 1 1 4 4 2 4 2 ... ## $ V2 : int 6 48 12 42 24 36 24 36 12 30 ... ## $ V3 : Factor w/ 5 levels "A30","A31","A32",..: 5 3 5 3 4 3 3 3 3 5 ... ## $ V4 : Factor w/ 10 levels "A40","A41","A410",..: 5 5 8 4 1 8 4 2 5 1 ... ## $ V5 : int 1169 5951 2096 7882 4870 9055 2835 6948 3059 5234 ... ## $ V6 : Factor w/ 5 levels "A61","A62","A63",..: 5 1 1 1 1 5 3 1 4 1 ... ## $ V7 : Factor w/ 5 levels "A71","A72","A73",..: 5 3 4 4 3 3 5 3 4 1 ... ## $ V8 : int 4 2 2 2 3 2 3 2 2 4 ... ## $ V9 : Factor w/ 4 levels "A91","A92","A93",..: 3 2 3 3 3 3 3 3 1 4 ... ## $ V10: Factor w/ 3 levels "A101","A102",..: 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 ... ## $ V11: int 4 2 3 4 4 4 4 2 4 2 ... ## $ V12: Factor w/ 4 levels "A121","A122",..: 1 1 1 2 4 4 2 3 1 3 ... ## $ V13: int 67 22 49 45 53 35 53 35 61 28 ... ## $ V14: Factor w/ 3 levels "A141","A142",..: 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ... ## $ V15: Factor w/ 3 levels "A151","A152",..: 2 2 2 3 3 3 2 1 2 2 ... ## $ V16: int 2 1 1 1 2 1 1 1 1 2 ... ## $ V17: Factor w/ 4 levels "A171","A172",..: 3 3 2 3 3 2 3 4 2 4 ... ## $ V18: int 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 ... ## $ V19: Factor w/ 2 levels "A191","A192": 2 1 1 1 1 2 1 2 1 1 ... ## $ V20: Factor w/ 2 levels "A201","A202": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... ## $ V21: int 1 2 1 1 2 1 1 1 1 2……
首先加载neuralnet包尝试一下，只用数值型变量建模，没有报错。
library("neuralnet")
NNModelAllNum <- neuralnet(V21 ~ V2 + V5 + V8, data)
NNModelAllNum
当我们把V1放入解释变量中出现了如下错误
NNModel <- neuralnet(V21 ~ V1 + V2 + V5 + V8, data) ## Error: 需要数值/复数矩阵/矢量参数
此时可以用model.matrix函数将V1转化为三个虚拟变量，V1A12,V1A13,V1A14。
>dummyV1 <- model.matrix(~V1, data) >head(cbind(dummyV1, data$V1)) (Intercept) V1A12 V1A13 V1A14 1 1 0 0 0 1 2 1 1 0 0 2 3 1 0 0 1 4 4 1 0 0 0 1 5 1 0 0 0 1 6 1 0 0 1 4
因为model.matrix函数对数值型和分类Level=2的类别型变量没有影响，所以可以将四个变量一起用该函数生成新的数据集modelData，就可以用该数据集建模了。
>modelData <- model.matrix(~V1 + V2 + V5 + V8 + V21, data) >head(modelData) (Intercept) V1A12 V1A13 V1A14 V2 V5 V8 V21 1 1 0 0 0 6 1169 4 1 2 1 1 0 0 48 5951 2 2 3 1 0 0 1 12 2096 2 1 4 1 0 0 0 42 7882 2 1 5 1 0 0 0 24 4870 3 2 6 1 0 0 1 36 9055 2 1
另一种方法是来自nnet package的class.ind函数
>library("nnet")
>dummyV12 <- class.ind(data$V1)
>head(dummyV12)
A11 A12 A13 A14
[1,] 1 0 0 0
[2,] 0 1 0 0
[3,] 0 0 0 1
[4,] 1 0 0 0
[5,] 1 0 0 0
[6,] 0 0 0 1
可以看到，该结果和model.matrix稍有区别，生成了四个虚拟变量。要注意，为了避免多重共线性，对于level=n的分类变量只需选取其任意n-1个虚拟变量。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持好代码网。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
