个人见解，仅供参考
1.model.matrix：分组矩阵
在LASSO主要用于对因子(性别，分期)进行分组：最好只含两种数值(a,b; yes,no; good,bad)，能换成0，1矩阵
因为LASSO的自变量X不是数据框而是矩阵
2.先构建符合条件的数据框(实际操作中应该都是数据框转矩阵)
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x1 <- c('a','a','a','b','b')
x2 <- c('qwe','qwe','asd','asd','qwe')
x3 <- c(2,2,2,1,2)
x1 <- as.data.frame(x1)
x2 <- as.data.frame(x2)
x3 <- as.data.frame(x3)
x <- cbind(x1,x2,x3)
x
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image.png
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class(x$x1)
'''
此时返回数据框内各列的类型为字符串和数值
3.数据框各列转换成因子类型
写个小循环把数据框各列转换成因子类型
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for(i in names(x)) {x[,i] <- as.factor(x[,i])}
class(x$x1)
'''
此时返回因子类型
4.model.matrix构建分组矩阵
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x1<- model.matrix(~.,x)
x1
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要注意为0，为1的对象是哪个(b,qwe,2代表1)。其实也可以在数据框内就直接替换成0，1矩阵
image.png
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x2 <- as.matrix(x1)
class(x2)
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返回矩阵类型
0,1矩阵构建完成
可以做为LASSO分析中的自变量X了
个人见解，仅供参考
