R 验证数据中缺少类别

我在

R

中基于训练数据集建立了一个分类模型，其中包含12个分类预测因子，每个变量包含数十到数百个类别

问题在于，在我用于验证的数据集中，一些变量的类别少于训练数据中的类别

例如，如果我在训练数据变量v1中有3个类别-

'a'、'b'、'c'

，那么在验证数据集中v1只有2个类别-

'a'、'b'

在基于树的方法（如决策树或随机森林）中，这没有问题，但在需要准备虚拟变量矩阵的逻辑回归方法（我使用

LASSO

）中，训练数据矩阵和验证数据矩阵中的列数不匹配。如果我们回到变量v1的例子，在训练数据中，我得到了三个虚拟变量，在验证数据中，我只得到了2个

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你知道如何解决这个问题吗？

你可以通过正确设置音量来避免这个问题。看看下面这个非常愚蠢的例子：

set.seed(106)
thedata <- data.frame(
  y = rnorm(100),
  x = factor(sample(letters[1:3],100,TRUE))
)
head(model.matrix(y~x, data = thedata))
thetrain <- thedata[1:7,]
length(unique(thetrain$x))
head(model.matrix(y~x, data = thetrain))

当以某种方式使用函数

data.frame（）

或任何其他删除因子的

级别信息的方法来构造训练集时，就会出现问题

请尝试以下操作：

thetrain$x <- factor(thetrain$x) # erases the levels
levels(thetrain$x)
head(model.matrix(y~x, data = thetrain))

请注意，此
xlev
参数实际上来自
model.frame
，并且
model.matrix
不会在任何情况下调用
model.frame
。因此，该解决方案不能保证始终有效，但它应该适用于数据帧。
可能更多的是交叉验证的问题。您能给出一个可重复的示例吗？你看过model.matrix中的xlev参数了吗？
thetrain$x <- factor(thetrain$x) # erases the levels
levels(thetrain$x)
head(model.matrix(y~x, data = thetrain))

thetrain$x <- factor(thetrain$x, levels = c("a","b","c"))

thetrain$x <- factor(thetrain$x) # erases the levels
levels(thetrain$x)
head(model.matrix(y~x, data = thetrain,
                  xlev = list(x = c('a','b','c'))))