我有一个数据集NAs慷慨地撒在各处。
此外，它还有需要的列factors().
我正在使用rfe()函数从caret包来选择变量。
看来functions=论证中rfe() using lmFuncs适用于具有 NA 的数据，但不适用于因子变量，而rfFuncs适用于因子变量，但不适用于 NA。
对于处理这个问题有什么建议吗？
I tried model.matrix()但这似乎只会引起更多问题。
由于包之间在这些点上的行为不一致，更不用说使用更多“元”包时的额外技巧了，例如caret，我总是发现在进行任何机器学习之前，预先处理 NA 和因子变量会更容易。
- 对于 NA，忽略或估算（中位数、knn 等）。
- 对于因子特征，您走在正确的轨道上
model.matrix()。它可以让您为不同级别的因子生成一系列“虚拟”特征。典型的用法是这样的：
> dat = data.frame(x=factor(rep(1:3, each=5)))
> dat$x
[1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3
Levels: 1 2 3
> model.matrix(~ x - 1, data=dat)
x1 x2 x3
1 1 0 0
2 1 0 0
3 1 0 0
4 1 0 0
5 1 0 0
6 0 1 0
7 0 1 0
8 0 1 0
9 0 1 0
10 0 1 0
11 0 0 1
12 0 0 1
13 0 0 1
14 0 0 1
15 0 0 1
attr(,"assign")
[1] 1 1 1
attr(,"contrasts")
attr(,"contrasts")$x
[1] "contr.treatment"
另外，以防万一您还没有（尽管听起来像您有），caretCRAN 上的小插图非常好，涉及其中一些要点。http://cran.r-project.org/web/packages/caret/index.html
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