R插入符号仅预处理部分数据集变量并训练模型

我有一个包含一些虚拟变量[0]的训练集，我不想

prepoc=c（“中心”，“缩放”）

它们，但我想

prepoc=c（“中心”，“缩放”）

所有非虚拟变量，以便像这里[1]那样对它们进行规范化。因此，“中心”和“比例”选项的作用如下：

PreProcovCenter <- preProcess(DF[,1:5])
preProcovDummy <- dummyVars(DF[,6:10])

DF[,1:5] <- predict(PreProcovCenter, DF[,1:5])
DFDummy <- predict(PreProcovDummy, DF[,6:10])

DF <- cbind(DF, DFDummy)

• 中心：从值中减去平均值
• 比例：将值除以标准偏差

使用所有非虚拟变量创建一个数组，计算每个变量的平均值和SD，将所有值居中并缩放，然后使用另一个包含所有虚拟变量的数组合并该数组，生成

new_array

array，然后像这样训练模型，这有意义吗？还是这样不行

ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", number=10, repeats=3)
knn_model <- train (Class ~ ., data=new_array, method="knn", trControl=ctrl)

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ctrl您可以这样做，使所有内容都包含在插入符号中

假设您有一个名为
DF
的data.frame，其中的列从1:5开始为数字，从6:10开始为阶乘。您可以执行以下操作：

PreProcovCenter <- preProcess(DF[,1:5])
preProcovDummy <- dummyVars(DF[,6:10])

DF[,1:5] <- predict(PreProcovCenter, DF[,1:5])
DFDummy <- predict(PreProcovDummy, DF[,6:10])

DF <- cbind(DF, DFDummy)

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