R語言之?dāng)?shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)挖掘最重要的一環(huán)就是如何管理你的數(shù)據(jù)，因?yàn)樵紨?shù)據(jù)一般都不能直接用來進(jìn)行分析，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行增加衍生變量、數(shù)據(jù)分箱、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理；對(duì)因子型變量進(jìn)行啞變量處理；數(shù)據(jù)抽樣和類失衡數(shù)據(jù)處理。本專題會(huì)詳細(xì)介紹以上內(nèi)容的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及R語言實(shí)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘分析建模來說，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(Transformation)是最常用、最重要，也是最有效的一種數(shù)據(jù)處理技術(shù)。經(jīng)過適當(dāng)?shù)?a href='/map/shujuzhuanhuan/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后，模型的效果常常可以有明顯的提升，也正因?yàn)檫@個(gè)原因，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成了很多數(shù)據(jù)分析師在建模過程中最喜歡使用的一種數(shù)據(jù)處理手段。另一方面，在絕大數(shù)數(shù)據(jù)挖掘實(shí)踐中，由于原始數(shù)據(jù)，在此主要是指區(qū)間型變量(Interval)的分布不光滑(或有噪聲)，不對(duì)稱分布(Skewed Distributions)，也使得數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為一種必須的技術(shù)手段。

按照采用的轉(zhuǎn)換邏輯和轉(zhuǎn)換目的的不同，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換主要分為以下四大類：

產(chǎn)生衍生變量。

這類轉(zhuǎn)換的目的很直觀，即通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單、適當(dāng)?shù)財(cái)?shù)據(jù)公式推導(dǎo)，產(chǎn)生更有商業(yè)意義的新變量。例如，我們收集了最近一周的付費(fèi)人數(shù)和付費(fèi)金額，此時(shí)想統(tǒng)計(jì)每日的日均付費(fèi)金額（arpu=revenue/user），此時(shí)就可以通過前兩個(gè)變量快速實(shí)現(xiàn)。

> # 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
> w <- data.frame(day = 1:7,
+                 revenue = sample(5000:6000,7),
+                 user = sample(1000:1500,7))
> w
  day revenue user
1   1    5391 1223
2   2    5312 1418
3   3    5057 1343
4   4    5354 1397
5   5    5904 1492
6   6    5064 1113
7   7    5402 1180
> # 增加衍生變量人均付費(fèi)金額(arpu)
> w$arpu <- w$revenue/w$user
> w
  day revenue user     arpu
1   1    5391 1223 4.408013
2   2    5312 1418 3.746121
3   3    5057 1343 3.765450
4   4    5354 1397 3.832498
5   5    5904 1492 3.957105
6   6    5064 1113 4.549865
7   7    5402 1180 4.577966

從中不難發(fā)現(xiàn)，得到這些衍生變量所應(yīng)用到的數(shù)據(jù)公式很簡(jiǎn)單，但是其商業(yè)意義是明確的，而且跟具體的分析背景和分析思路密切相關(guān)。

衍生變量的產(chǎn)生主要依賴于數(shù)據(jù)分析師的業(yè)務(wù)熟悉程度和對(duì)項(xiàng)目思路的掌握程度，如果沒有明確的項(xiàng)目分析思路和對(duì)數(shù)據(jù)的透徹理解，是無法找到有針對(duì)性的衍生變量的。

改善變量分布特征的轉(zhuǎn)換，這里主要是指不對(duì)稱分布所進(jìn)行的轉(zhuǎn)換。

在數(shù)據(jù)挖掘實(shí)戰(zhàn)中，有些數(shù)據(jù)是不對(duì)稱的，嚴(yán)重不對(duì)稱出現(xiàn)在自變量中常常會(huì)干擾模型的擬合，最終會(huì)影響模型的效果和效率。如果通過各種數(shù)學(xué)變換，使得變量的分布呈現(xiàn)(或者近似)正態(tài)分布，并形成倒鐘形曲線，那么模型的擬合常常會(huì)有明顯的提升，轉(zhuǎn)換后自變量的預(yù)測(cè)性能也可能得到改善，最終將會(huì)提高模型的效果和效率。

常見的改善分布的轉(zhuǎn)換措施如下：

取對(duì)數(shù)(Log)

開平方根(SquareRoot)

取倒數(shù)(Inverse)

開平方(Square)

取指數(shù)(Exponential)

這邊以取對(duì)數(shù)為例進(jìn)行說明。在R的擴(kuò)展包ggplot2中自帶了一份鉆石數(shù)據(jù)集(diamonds)，我們從中抽取1000個(gè)樣本最為研究對(duì)象，研究數(shù)據(jù)中變量carat(克拉數(shù))、price(價(jià)格)的數(shù)據(jù)分布情況，并研究?jī)烧咧g的關(guān)系，最后利用克拉數(shù)預(yù)測(cè)鉆石的價(jià)格。

> library(ggplot2)
> set.seed(1234)
> dsmall <- diamonds[sample(1:nrow(diamonds),1000),] # 數(shù)據(jù)抽樣
> head(dsmall) # 查看數(shù)據(jù)前六行
      carat     cut color clarity depth table price    x    y    z
6134   0.91   Ideal     G     SI2  61.6    56  3985 6.24 6.22 3.84
33567  0.43 Premium     D     SI1  60.1    58   830 4.89 4.93 2.95
32864  0.32   Ideal     D     VS2  61.5    55   808 4.43 4.45 2.73
33624  0.33   Ideal     G     SI2  61.7    55   463 4.46 4.48 2.76
46435  0.70    Good     H     SI1  64.2    58  1771 5.59 5.62 3.60
34536  0.33   Ideal     G    VVS1  61.8    55   868 4.42 4.45 2.74
> par(mfrow = c(1,2))
> plot(density(dsmall$carat),main = "carat變量的正態(tài)分布曲線") # 繪制carat變量的正態(tài)分布曲線
> plot(density(dsmall$price),main = "price變量的正態(tài)分布曲線") # 繪制price變量的正態(tài)分布曲線
> par(mfrow = c(1,1))

從正態(tài)分布圖可知，變量carat和price均是嚴(yán)重不對(duì)稱分布。此時(shí)我們利用R語言中的log函數(shù)對(duì)兩者進(jìn)行對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換，再次繪制正態(tài)密度圖。

> par(mfrow = c(1,2))
> plot(density(log(dsmall$carat)),main = "carat變量取對(duì)數(shù)后的正態(tài)分布曲線")
> plot(density(log(dsmall$price)),main = "price變量取對(duì)數(shù)后的正態(tài)分布曲線")
> par(mfrow = c(1,1))

可見，經(jīng)過對(duì)數(shù)處理后，兩者的正態(tài)分布密度曲線就對(duì)稱很多。最后，讓我們一起來驗(yàn)證對(duì)原始數(shù)據(jù)建立線性回歸模型與經(jīng)過對(duì)數(shù)變量后再建模的區(qū)別。

> # 建立線性回歸模型
> fit1 <- lm(dsmall$price~dsmall$carat,data = dsmall) # 對(duì)原始變量進(jìn)行建模
> summary(fit1) # 查看模型詳細(xì)結(jié)果

Call:
lm(formula = dsmall$price ~ dsmall$carat, data = dsmall)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max
-8854.8  -821.9   -42.2   576.0  8234.2

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  -2391.74      97.44  -24.55   <2e-16 ***
dsmall$carat  7955.35     104.45   76.16   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 1582 on 998 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.8532,    Adjusted R-squared:  0.8531
F-statistic:  5801 on 1 and 998 DF,  p-value: < 2.2e-16

> fit2 <-lm(log(dsmall$price)~log(dsmall$carat),data=dsmall) # 對(duì)兩者進(jìn)行曲對(duì)數(shù)后再建模
> summary(fit2) # 查看模型結(jié)果

Call:
lm(formula = log(dsmall$price) ~ log(dsmall$carat), data = dsmall)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max
-1.07065 -0.16438 -0.01159  0.16476  0.83140

Coefficients:
                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)       8.451358   0.009937   850.5   <2e-16 ***
log(dsmall$carat) 1.686009   0.014135   119.3   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.2608 on 998 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.9345,    Adjusted R-squared:  0.9344
F-statistic: 1.423e+04 on 1 and 998 DF,  p-value: < 2.2e-16

通過對(duì)比MultipleR-squared發(fā)現(xiàn)，模型1的R平方是0.8532，模型2的R平方是0.9345，R平方的值是越接近1說明模型擬合的越好，所以經(jīng)過對(duì)數(shù)處理后建立的模型2優(yōu)于模型1。我們也可以通過在散點(diǎn)圖繪制擬合曲線的可視化方式進(jìn)行查看。

> # 在散點(diǎn)圖中 繪制擬合曲線
> par(mfrow=c(1,2))
> plot(dsmall$carat,dsmall$price,
+      main = "未處理的散點(diǎn)圖及擬合直線")
> abline(fit1,col="red",lwd=2)
> plot(log(dsmall$carat),log(dsmall$price),
+      main = "取對(duì)數(shù)后的散點(diǎn)圖及擬合直線")
> abline(fit2,col="red",lwd=2)
> par(mfrow=c(1,1))

可見，取對(duì)數(shù)后繪制的散點(diǎn)更集中在紅色的線性回歸線上。

區(qū)間型變量的分箱轉(zhuǎn)換。

分箱轉(zhuǎn)換(Binning)就是把區(qū)間型變量 (Interval)轉(zhuǎn)換成次序型變量(Ordinal)，其轉(zhuǎn)換的目的如下：

降低變量(主要是指自變量)的復(fù)雜性，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)。比如，有一組用戶的年齡，原始數(shù)據(jù)是區(qū)間型的，從10~60歲，每1歲都是1個(gè)年齡段；如果通過分箱轉(zhuǎn)換，每10歲構(gòu)成1個(gè)年齡組，就可以有效簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)。R語言中有cut函數(shù)可以輕易實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分箱操作。

> age <- sample(10:60,15)
> age <- sample(10:60,15) # 創(chuàng)建年齡變量
> age
 [1] 26 41 59 33 50 16 28 18 52 30 25 44 37 23 47
> age_cut <- cut(age,breaks = seq(10,60,10))
> age_cut
 [1] (20,30] (40,50] (50,60] (30,40] (40,50] (10,20] (20,30] (10,20] (50,60]
[10] (20,30] (20,30] (40,50] (30,40] (20,30] (40,50]
Levels: (10,20] (20,30] (30,40] (40,50] (50,60]
> table(age_cut) # 查看不同年齡段的人數(shù)
age_cut
(10,20] (20,30] (30,40] (40,50] (50,60]
      2       5       2       4       2

可見，利用cut函數(shù)分箱得到的區(qū)間段是左開右閉的，我們通過table函數(shù)查看不同區(qū)間段的人數(shù)，發(fā)現(xiàn)有5人在20到30歲之間。

針對(duì)區(qū)間型變量進(jìn)行的標(biāo)準(zhǔn)化操作。

數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化(Normalization)轉(zhuǎn)換也是數(shù)據(jù)挖掘中常見的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換措施之一，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)換的目的是將數(shù)據(jù)按照比例進(jìn)行縮放，使之落入一個(gè)小的區(qū)間范圍之內(nèi)，使得不同的變量經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后可以有平等分析和比較的基礎(chǔ)。

最簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換是Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化，也叫離差標(biāo)準(zhǔn)化，是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換，使得結(jié)果在[0,1]區(qū)間，其轉(zhuǎn)換公式如下：

其中，max為樣本數(shù)據(jù)的最大值，min為樣本數(shù)據(jù)的最小值。

在R中，我們可以利用max函數(shù)和min函數(shù)非常輕易地構(gòu)建一個(gè)Normalization函數(shù)，實(shí)現(xiàn)Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化過程。

> dat <- sample(1:20,10) # 從1到20中有放回隨機(jī)抽取10個(gè)
> normalization <- function(x) {
+   (x-min(x))/(max(x)-min(x))
+ } # 構(gòu)建Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化的自定義函數(shù)
> dat # 原始數(shù)據(jù)
 [1] 19  5  8 13 15 18 16  1  3  9
> normalization(dat) # 經(jīng)過Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化的 數(shù)據(jù)
 [1] 1.0000000 0.2222222 0.3888889 0.6666667 0.7777778 0.9444444 0.8333333
 [8] 0.0000000 0.1111111 0.4444444

另一種常用的標(biāo)準(zhǔn)化處理是零-均值標(biāo)準(zhǔn)化，即把數(shù)據(jù)處理稱符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。也就是均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，轉(zhuǎn)換公式如下：

其中，μ為所有樣本數(shù)據(jù)的均值，σ為所有樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

在R中，用scale( )函數(shù)得到Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化。其表達(dá)形式為：scale(x, center = TRUE, scale = TRUE)。

總體來說，數(shù)據(jù)變換的方式多種多樣，操作起來簡(jiǎn)單、靈活、方便，在 實(shí)踐應(yīng)用中的價(jià)值也是比較明顯的。

2.    數(shù)據(jù)抽樣

“抽樣”對(duì)于數(shù)據(jù)分析和挖掘來說是一種常見的前期數(shù)據(jù)處理技術(shù)和階段，之所以要采取抽樣,主要原因在于如果數(shù)據(jù)全集的規(guī)模太大，針對(duì)數(shù)據(jù)全集進(jìn)行分析運(yùn)算不但會(huì)消耗更多的運(yùn)算資源，還會(huì)顯著增加運(yùn)算分析的時(shí)間，甚至太大的數(shù)據(jù)量有時(shí)候會(huì)導(dǎo)致分析挖掘軟件運(yùn)行時(shí)的崩潰。而采用了抽樣措施，就可以顯著降低這些負(fù)面的影響；另一個(gè)常見的需要通過抽樣來解決的場(chǎng)景就是：我們需要將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)，其中一部分作為訓(xùn)練集，用來訓(xùn)練模型，剩下的部分作為測(cè)試集，用來對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行效果評(píng)估。

R中的sample( )函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的隨機(jī)抽樣?；颈磉_(dá)形式為：

sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL)

其中x是數(shù)值型向量，size是抽樣個(gè)數(shù)，replace表示是否有放回抽樣，默認(rèn)FALSE是無放回抽樣，TURE是有放回抽樣。

> # sample小例子
> set.seed(1234)
> # 創(chuàng)建對(duì)象x，有1~10組成
> x <- seq(1,10);x
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
> # 利用sample函數(shù)對(duì)x進(jìn)行無放回抽樣
> a <- sample(x,8,replace=FALSE);a
[1] 2 6 5 8 9 4 1 7
> # 利用sample函數(shù)對(duì)x進(jìn)行有放回抽樣
> b <- sample(x,8,replace=TRUE);b
[1]  7  6  7  6  3 10  3  9
> # 當(dāng)size大于x的長(zhǎng)度
> (c <- sample(x,15,replace = F))
Error in sample.int(length(x), size, replace, prob) :
  cannot take a sample larger than the population when 'replace = FALSE'
> (c <- sample(x,15,replace = T))
 [1]  3  3  2  3  4  4  2  1  3  9  6 10  9  1  5

可見，b中抽取的元素有重復(fù)值。如果我們要抽取的長(zhǎng)度大于x的長(zhǎng)度，需要將replace參數(shù)設(shè)置為T（有放回抽樣）。

有時(shí)候，我們想根據(jù)某一個(gè)變量對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行等比例抽樣（即抽樣后的數(shù)據(jù)子集中的該變量各因子水平占比與原來相同），雖然我們利用sample函數(shù)也可以構(gòu)建，但是這里給大家介紹caret擴(kuò)展包中的createDataPartition函數(shù)，可以快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)按照因子變量的類別進(jìn)行快速等比例抽樣。其函數(shù)基本表達(dá)形式為：

createDataPartition(y,times = 1,p = 0.5,list = TRUE,groups = min(5, length(y)))

其中y是一個(gè)向量，times表示需要進(jìn)行抽樣的次數(shù)，p表示需要從數(shù)據(jù)中抽取的樣本比例，list表示結(jié)果是否是list形式，默認(rèn)為TRUE，groups表示果輸出變量為數(shù)值型數(shù)據(jù)，則默認(rèn)按分位數(shù)分組進(jìn)行取樣。

以鳶尾花數(shù)據(jù)集為例，我們想按照物種分類變量進(jìn)行等比例隨機(jī)抽取其中10%的樣本進(jìn)行研究。

> # 載入caret包，如果本地未安裝就在線安裝caret包
> if(!require(caret)) install.packages("caret")
載入需要的程輯包：caret
載入需要的程輯包：lattice
載入需要的程輯包：ggplot2
Warning message:
程輯包‘ggplot2’是用R版本3.3.3 來建造的
> # 提取下標(biāo)集
> splitindex <- createDataPartition(iris$Species,times=1,p=0.1,list=FALSE)
> iris_subset <- iris[splitindex,]
> prop.table(table(iris$Species)) # 查看原來數(shù)據(jù)集Species變量各因子占比

    setosa versicolor  virginica
 0.3333333  0.3333333  0.3333333
> prop.table(table(iris_subset$Species))# 查看子集中Species變量各因子占比

    setosa versicolor  virginica
 0.3333333  0.3333333  0.3333333

可見，抽樣后的子集中Species中各類別的占比與原來數(shù)據(jù)集的相同。

3.        類失衡數(shù)據(jù)處理

另外一個(gè)常見的需要通過抽樣來解決的場(chǎng)景就是：在很多小概率事件、稀有事件的預(yù)測(cè)建模過程中，比如信用卡欺詐事件，在整個(gè)信用卡用戶中，屬于惡意欺詐的用戶只占0.2%甚至更少，如果按照原始的數(shù)據(jù)全集、原始的稀有占比來進(jìn)行分析挖掘，0.2%的稀有事件是很難通過分析挖掘得到有意義的預(yù)測(cè)和結(jié)論的，所有對(duì)此類稀有事件的分析建模，通常會(huì)采取抽樣的措施，即認(rèn)為增加樣本中“稀有事件”的濃度和在樣本中的占比。對(duì)抽樣后得到的分析樣本進(jìn)行分析挖掘，可以比較容易地發(fā)現(xiàn)稀有時(shí)間與分析變量之間的價(jià)值，有意義的一些關(guān)聯(lián)性和邏輯性。

克服類失衡問題常用的技術(shù)有以下兩種：

偏置學(xué)習(xí)過程的方法，它應(yīng)用特定的對(duì)少數(shù)類更敏感的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

用抽樣方法來操作訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而改變類的分布。

有多種抽樣方法用于改變數(shù)據(jù)集中類的失衡，常用的有以下兩種：

欠采樣法，它從多數(shù)類中選擇一小部分案例，并把它們和少數(shù)類個(gè)案一起構(gòu)成一個(gè)有更加平衡的類分布的數(shù)據(jù)集。

過采樣法，它采用另外的工作模式，使用某些進(jìn)程來復(fù)制少數(shù)類個(gè)案。

在R中，DMwR包中的SMOTE( )函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)SMOTE方法。主要參數(shù)有如下三個(gè)：perc.over:過采樣時(shí)，生成少數(shù)類的樣本個(gè)數(shù);k:過采樣中使用K近鄰算法生成少數(shù)類樣本時(shí)的K值，默認(rèn)是5；perc.under:欠采樣時(shí)，對(duì)應(yīng)每個(gè)生成的少數(shù)類樣本，選擇原始數(shù)據(jù)多數(shù)類樣本的個(gè)數(shù)。例如，perc.over=500表示對(duì)原始數(shù)據(jù)集中的每個(gè)少數(shù)樣本，都將生成5個(gè)新的少數(shù)樣本；perc.under=80表示從原始數(shù)據(jù)集中選擇的多數(shù)類的樣本是新生的數(shù)據(jù)集中少數(shù)樣本的80%。

> # 加載DMwR包
> if(!require(DMwR)) install.packages("DMwR")
載入需要的程輯包：DMwR
載入需要的程輯包：lattice
載入需要的程輯包：grid
> dat <- iris[, c(1, 2, 5)]
> dat$Species <- factor(ifelse(dat$Species == "setosa","rare","common"))
> table(dat$Species)

common   rare
   100     50
> # 進(jìn)行類失衡處理
> # perc.over=600:表示少數(shù)樣本數(shù)=50+50*600%=350
> # perc.under=100:表示多數(shù)樣本數(shù)(新增少數(shù)樣本數(shù)*100%=300*100%=300)
> newData <- SMOTE(Species ~ ., dat, perc.over = 600,perc.under=100)
> table(newData$Species)

common   rare
   300    350
> # perc.over=100:表示少數(shù)樣本數(shù)=50+50*100%=100
> # perc.under=200:表示多數(shù)樣本數(shù)(新增少數(shù)樣本數(shù)*200%=50*200%=100)
> newData <- SMOTE(Species ~ ., dat, perc.over = 100,perc.under=200)
> table(newData$Species)

common   rare
   100    100

4.        數(shù)據(jù)啞變量處理

虛擬變量 ( Dummy Variables) 又稱虛設(shè)變量、名義變量或啞變量，用以反映質(zhì)的屬性的一個(gè)人工變量，是量化了的自變量，通常取值為0或1。引入啞變量可使線形回歸模型變得更復(fù)雜，但對(duì)問題描述更簡(jiǎn)明，一個(gè)方程能達(dá)到兩個(gè)方程的作用，而且接近現(xiàn)實(shí)。

舉一個(gè)例子，假如變量“性別”的取值為：男性、女性。我們可以增加2個(gè)啞變量來代替“性別”這個(gè)變量，分別為性別.男性(1=男性/0=女性)、性別.女性(1=女性/0=男性)。

caret擴(kuò)展包中的dummyVars( )函數(shù)是專門用來處理變量啞變量處理的函數(shù)，其表達(dá)形式為：dummyVars(formula,data, sep = ".", levelsOnly = FALSE, fullRank = FALSE, ...)。其中，formula表示模型公式，data是需要處理的數(shù)據(jù)集，sep表示列名和因子水平間的連接符號(hào)，levelsOnly默認(rèn)是FALSE，當(dāng)為TRUE時(shí)表示僅用因子水平表示新列名，fullRank默認(rèn)是FALSE，當(dāng)為TRUE時(shí)表示進(jìn)行虛擬變量處理后不需要出現(xiàn)代表相同意思的兩列。

假如有一份customers數(shù)據(jù)集，包括id、gender、mood和outcome變量，其中g(shù)ender和mood都是因子型變量，我們需要將它們進(jìn)行啞變量處理。

> customers <- data.frame(
+   id=c(10,20,30,40,50),
+   gender=c('male','female','female','male','female'),
+   mood=c('happy','sad','happy','sad','happy'),
+   outcome=c(1,1,0,0,0))
> customers
  id gender  mood outcome
1 10   male happy       1
2 20 female   sad       1
3 30 female happy       0
4 40   male   sad       0
5 50 female happy       0
> library(caret)
載入需要的程輯包：ggplot2
Warning message:
程輯包‘ggplot2’是用R版本3.3.3 來建造的
> # 啞變量處理
> dmy <- dummyVars(" ~ .", data = customers)
> trsf <- data.frame(predict(dmy, newdata = customers))
> print(trsf)
  id gender.female gender.male mood.happy mood.sad outcome
1 10             0           1          1        0       1
2 20             1           0          0        1       1
3 30             1           0          1        0       0
4 40             0           1          0        1       0
5 50             1           0          1        0       0

經(jīng)過啞變量處理后，原來的變量gender變成兩列g(shù)ender.female和gender.male，變量mood變成mood.happy和mood.sad兩列，新生成的列里面的內(nèi)容均是0/1，已經(jīng)幫我們做了歸一化處理。