library(caret)
將幾個離散變數轉換為因子，目的便於下面一次性處理啞變數
final_housecl
uste
r<−f
acto
r(cl
ust
cluster)
final_housefl
oow<−f
acto
r(fi
nalh
ouse
floow)
final_housety
pe.n
ew<−f
acto
r(fi
nalh
ouse
type.new)
篩選出所有因子型變數
將因子型變數轉換成公式formula的右半邊形式
formula <- f <- as.formula(paste(『~』, paste(factors, collapse = 『+』)))
dummy <- dummyvars(formula = formula, data = final_house)
pred <- predict(dummy, newdata = final_house)
head(pred)
將啞變數規整到final_house資料集中
final_house2 <- cbind(final_house,pred)
啞變數詳解
它是人為虛設的變數，通常取值為0或1，來反映某個變數的不同屬性。對於有n個分類屬性的自變數，通常需要選取1個分類作為參照，因此可以產生n 1個啞變數。如職業 性別對收入的影響，戰爭 自然災害對gdp的影響，季節對某些產品 如冷飲 銷售的影響等等。這種 量化 通常是通過引入 啞變數 來完成的。根據這些...
將連續的浮點數轉化成啞變數
一二 中每行都有乙個starttime 上線時間 和offlinetime 下線時間 備註 python 中pandas所帶的get dummies會將整個時間作為乙個字串變數，即只能在頭和尾形成啞變數，無法在中間插入數值，為了解決這個問題所以才有了現在這篇部落格 隨意建立兩個資料的 data pd...
variant t 變數的處理
主要用於ado的返回值，為空時的正理 template struct boolpair boolpair t value,bool bvisible m value value m bvisible bvisible operator bool operator t bool m bvisible ...