R 在移除响应变量进行标准化后，如何将其重新合并到数据帧中？

我有一个61列的数据集（60个解释变量和1个响应变量）

所有解释变量都是数字，响应是分类的（默认）。一些外部变量有负值（财务数据），因此标准化似乎比规范化更明智。但是，当使用“apply”函数进行标准化时，我必须首先删除响应变量，因此我会：

---

model如果要将列

model$Default

添加到

modelSTAN

数据框中，可以这样做

# assign the column directly
modelSTAN$Default <- model$Default
# or use cbind for columns (rbind is for rows)
modelSTAN <- cbind(modelSTAN, model$Default)

请注意，在

dplyr

版本中，我没有费心保存原始的means和SDs，如果以后要反向转换，仍然应该这样做。默认情况下，

scale

将使用

mean

和

sd

# assign the column directly
modelSTAN$Default <- model$Default
# or use cbind for columns (rbind is for rows)
modelSTAN <- cbind(modelSTAN, model$Default)

modelSTAN <- model 
## get index of response, here named default
resp <- which(names(modelSTAN) == "default")
## standardize all the non-response columns
means <- colMeans(modelSTAN[-resp])
sds <- apply(modelSTAN[-resp], 2, sd)
modelSTAN[-resp] <- scale(modelSTAN[-resp], center = means, scale = sds)

library(dplyr)
modelSTAN <- model %>%
  mutate(across(-all_of("default"), scale))