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R我基于具有 12 个分类预测变量的训练数据集构建了一个分类模型，每个变量包含数十到数百个类别。

问题是在我用于验证的数据集中，一些变量的类别少于训练数据中的类别。

例如，如果我在训练数据变量 v1 中有 3 个类别 - 'a','b','c'，则在验证数据集中 v1 只有 2 个类别 - 'a','b'。

在决策树或随机森林等基于树的方法中，这没有问题，但在LASSO需要准备虚拟变量矩阵的逻辑回归方法（我使用 ）中，训练数据矩阵和验证数据矩阵中的列数没有匹配。如果我们回到变量 v1 的示例，在训练数据中我得到 v1 的三个虚拟变量，而在验证数据中我只得到 2 个。

知道如何解决这个问题吗？

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您可以尝试通过正确设置级别来避免此问题。看看以下非常愚蠢的例子：

set.seed(106)
thedata <- data.frame(
  y = rnorm(100),
  x = factor(sample(letters[1:3],100,TRUE))
)
head(model.matrix(y~x, data = thedata))
thetrain <- thedata[1:7,]
length(unique(thetrain$x))
head(model.matrix(y~x, data = thetrain))

我用 ax 和 ay 变量制作了一个数据集，x 是一个具有 3 个级别的因子。训练数据集只有 2 个级别的 x，但模型矩阵仍然构造正确。那是因为 R 保留了原始数据集的级别数据：

> levels(thetrain$x)
[1] "a" "b" "c"

当您的训练集以某种方式使用例如函数data.frame()或任何其他丢弃levels因子信息的方法构建时，就会出现问题。

尝试以下操作：

thetrain$x <- factor(thetrain$x) # erases the levels
levels(thetrain$x)
head(model.matrix(y~x, data = thetrain))

您在第二行中看到级别“b”已被删除，因此模型矩阵不再是您想要的。因此，请确保您的训练数据集中的所有因素实际上都具有所有级别，例如：

thetrain$x <- factor(thetrain$x, levels = c("a","b","c"))

附带说明：如果您使用model.frame()or自己构建模型矩阵model.matrix()，则该参数xlev可能会有所帮助：

thetrain$x <- factor(thetrain$x) # erases the levels
levels(thetrain$x)
head(model.matrix(y~x, data = thetrain,
                  xlev = list(x = c('a','b','c'))))

请注意，此xlev参数实际上来自model.frame，并且model.matrix并非model.frame在每种情况下都调用。因此，不能保证该解决方案始终有效，但它应该适用于数据帧。

于 2016-02-16T14:07:04.000 回答