为了构建分类模型，我正在尝试从数据集中选择最重要的特征。
我的数据包含混合属性（数字和分类）。我计划在应用随机森林从数据中选择特征以提高模型的准确性后，在 R 中应用（重要性或 varImp）函数。
我的问题是：我可以在没有转换步骤的情况下直接在数据上应用随机森林，或者我必须将分类属性转换为二进制 （0,1）
我已经在数值数据集上应用了具有重要性/varImp函数的随机森林，该模型工作正常，但我不确定混合数据。
是的，可以在 R 中包含用于变量重要性度量和分类/回归的阶乘（偶数有序）变量。
请参阅此可重现的示例：
library(randomForest)
df <- iris
df$Petal.Width <- as.factor(df$Petal.Width)
str(df)
# 'data.frame': 150 obs. of 5 variables:
# $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
# $ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
# $ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
# $ Petal.Width : Factor w/ 22 levels "0.1","0.2","0.3",..: 2 2 2 2 2 4 3 2 2 1 ...
# $ Species : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
rfmodel <- randomForest(x = df[,1:4],
y = df$Species,
importance = T)
importance(rfmodel)
# setosa versicolor virginica MeanDecreaseAccuracy MeanDecreaseGini
# Sepal.Length 11.266441 8.036164 13.480521 15.940870 14.152530
# Sepal.Width 6.394913 4.071819 5.076422 7.869699 2.880664
# Petal.Length 43.532850 39.802356 46.246262 60.663778 53.622069
# Petal.Width 14.272307 24.389310 19.109018 26.923048 28.617028
如果您使用 randomForrest 包中的 randomForrest 函数，则不必将独立分类变量转换为每个值的单独列。
虽然，您需要确保因变量（预测）是因子（用于分类）或数字（用于回归）。