在 R 中将 LASSO 与分类变量结合使用

我有一个包含 1000 个观察值和 76 个变量的数据集，其中大约 20 个是分类变量。我想对整个数据集使用 LASSO。我知道通过 lars 或 glmnet 在 LASSO 中使用因子变量并不能真正起作用，但是变量太多，并且它们可以采用太多不同的无序值来合理地对它们进行数字重新编码。

这种情况可以使用LASSO吗？我该怎么做呢？创建预测变量矩阵会产生以下响应：

hdy<-as.numeric(housingData2[,75])
hdx<-as.matrix(housingData2[,-75])
model.lasso <- lars(hdx, hdy)
Error in one %*% x : requires numeric/complex matrix/vector arguments

我意识到其他方法可能更容易或更合适，但挑战实际上是使用 lars 或 glmnet 来做到这一点，所以如果可能的话，我将不胜感激任何想法或反馈。

谢谢你，

这里的其他答案指出了将分类因素重新编码为虚拟因素的方法。根据您的应用程序，这可能不是一个很好的解决方案。如果您关心的只是预测，那么这可能没问题，并且 Flo.P 提供的方法应该没问题。 LASSO 将为您找到一组有用的变量，并且您可能不会过度拟合。

然而，如果您有兴趣解释您的模型或事后讨论哪些因素很重要，那么您就处于一个奇怪的境地。 model.matrix 的默认编码在单独使用时有非常具体的解释。 model.matrix 使用所谓的“虚拟编码”。 （我记得把它学为“参考编码”；参见here https://stats.idre.ucla.edu/other/mult-pkg/faq/general/faqwhat-is-dummy-coding/）这意味着，如果包含这些虚拟变量之一，您的模型现在有一个参数，其解释是“该因素的一个水平与该因素的任意选择的其他水平之间的差异”。也许没有选择该因素的其他虚拟人。您可能还会发现，如果因子水平的排序发生变化，您最终会得到不同的模型。

有很多方法可以解决这个问题，但我不会尝试将某些东西混在一起，而是尝试使用组套索。基于上面 Flo.P 的代码：

install.packages("gglasso")
library(gglasso)


create_factor <- function(nb_lvl, n= 100 ){
  factor(sample(letters[1:nb_lvl],n, replace = TRUE))}

df <- data.frame(var1 = create_factor(5), 
                 var2 = create_factor(5), 
                 var3 = create_factor(5), 
                 var4 = create_factor(5),
                 var5 = rnorm(100),
                 y = rnorm(100))

y <- df$y
x <- model.matrix( ~ ., dplyr::select(df, -y))[, -1]
groups <- c(rep(1:4, each = 4), 5)
fit <- gglasso(x = x, y = y, group = groups, lambda = 1)
fit$beta

因此，由于我们没有指定因子（var1、var2 等）和 y 之间的关系，因此 LASSO 做得很好，并将所有系数设置为 0，除非应用最小量的正则化。您可以使用 lambda（调整参数）的值，或者将选项留空，函数将为您选择一个范围。