我想預測一個數值變量。我有幾個因素。對於所有這些因素，我有一個數字等值。現在，將這個數值等同於該因子並將其用於預測是完美的。這可能嗎？ 如果這是不可能的，我想我將需要用它們的數值替換這些因素。最好的辦法是什麼？給出因子數值[R]
一個例子：
df = data.frame(f=c("a","b","a","c"),v=c(2,4,2,6))
lookup = data.frame(name=c("a","b","c"),v=c(1,2,3))
我想獲得
df2 = data.frame(f=c(1,2,1,3),v=c(2,4,2,6))
cor(df2$f,df2$v) # will be 1
或者
df2 <- merge(df, lookup, by.x = "f", by.y = "name")
cor(df2[, 2], df2[, 3])
或者，如果你的數據集是大
library(data.table)
setkey(setDT(df), f)
setkey(setDT(lookup), name)
df2 <- df[lookup]
cor(df2[, 2, with = F], df2[, 3, with = F])
謝謝，合併完美的工作。 – nik
這是否幫助？
cor(lookup$v[match(df$f,lookup$name)],df$v)
謝謝，這也適用，但前提是隻有一列需要識別。我需要更多（即使這是不包括在我的例子） – nik
你的意思是，該因素的數值等同？因素是類別。當你說預測時，你是什麼意思？ – TARehman
R將因子視爲分類變量和數值作爲連續變量。這兩種類型的變量往往有不同的統計方法與它們相關聯，並且模型的解釋因變量類型而異。你真的應該首先決定什麼類型的分析適合你的數據。 – MrFlick
我增加了一個例子，使其更加清晰。這些字母就是我所得到的，查找表中的數字是我之前計算出的一些平均值，現在可以使用。 – nik