如何通过r中的model.matrix（）传递变量

Question

我正在创建一个函数，该函数执行交叉验证和岭回归以为模型选择预测变量。 我函数的输入是dataframe和所需结果变量outcome （正在预测的结果）。 我正在使用model.matrix（）创建一个x矩阵，该矩阵将传递给glmnet（）。 我的函数使用outcome作为model.matrix（对象参数），但它看起来像outcome是错误的数据类型通过model.matrix（）。 通常使用model.matrix（），我会编写类似model.matrix(Weight~.,dataframe) 。 但是，在这种情况下，model.matrix不能用作model.matrix(outcome~.,dataframe) model.matrix(dataframe$outcome~.,dataframe) model.matrix(outcome~.,dataframe)或model.matrix(dataframe$outcome~.,dataframe) model.matrix(outcome~.,dataframe) model.matrix(dataframe$outcome~.,dataframe) 。 有任何想法吗？

Answer 1

如果'outcome'是存储字符串"Weight"的对象，那么我们可以paste formula

model.matrix(formula(paste(outcome, "~ .")), dataframe) 

具有“ iris”数据集的可重现示例

data(iris)
outcome <- "Species"
m1 <-  model.matrix(formula(paste(outcome, "~ .")), iris)
m2 <- model.matrix(Species ~ ., iris)
identical(m1, m2)
#[1] TRUE