R:使用型号$ Xlevels来子集数据以获取培训数据

Question

考虑mtcars示例：

model <- fit3 <- lm(mpg ~ factor(am)+wt+qsec+hp+drat, data = mtcars)

当您做

时

model$xlevels

我们获得用于建模的变量的级别。

如果我想使用这些级别的详细信息来将数据归为培训数据级别，则假设新数据的水平比以前用于建模的水平更多。我该怎么办？

目的是避免新数据中有新因素的错误。

我的前瞻性解决方案是：

td <- train_data
dim(td)
for(i in 1:length(model$xlevels)){
    print(i)
    mod.seg <- as.data.frame(model$xlevels[i])
    j = colnames(mod.seg)
    attributes <- paste0("subset(td, ",j," %in% unique(mod.seg$",j,"))")
    td <- unique(eval(parse(text=attributes)))
}
dim(td)

Answer 1

td <- train_data
dim(td)
for(i in 1:length(model$xlevels)){
    print(i)
    mod.seg <- as.data.frame(model$xlevels[i])
    j = colnames(mod.seg)
    attributes <- paste0("subset(td, ",j," %in% unique(mod.seg$",j,"))")
    td <- unique(eval(parse(text=attributes)))
}
dim(td)