R：将 dgCMatrix 拆分为训练和测试矩阵，用于 XGBoost 训练
R: Splitting dgCMatrix into train and test matrices, to use for XGBoost training
首先，我是 XGBoost 的新手。所以请原谅我的愚蠢。
这里是问题：
如何将 dgCMatrix 拆分为两个矩阵（例如，训练和测试）？我的目标是使用这些矩阵进行 XGBoost 训练。当我使用单热编码将所有分类变量转换为数值变量时，我得到了 dgCMatrix。我可以在训练数据集和测试数据集上分别进行one-hot编码吗？
我已经尝试使用 dummyVars（来自包 caret）进行单热编码，但我的 R 会话由于某种我不知道的原因而中止。
在这里添加 DexGroves 的评论作为答案，因为它回答了问题。
Even if you split your dataset into two (say, A and B), the information about
all levels of a factor will be stored in both A and B even if some of
the levels are not present in either A or B. So when you do one hot
encoding on a subset, it encodes all the levels irrespective of
whether the levels are present in the subset or not. And it uses the
same encoding on the next subset.
首先，我是 XGBoost 的新手。所以请原谅我的愚蠢。
这里是问题：
如何将 dgCMatrix 拆分为两个矩阵（例如，训练和测试）？我的目标是使用这些矩阵进行 XGBoost 训练。当我使用单热编码将所有分类变量转换为数值变量时，我得到了 dgCMatrix。我可以在训练数据集和测试数据集上分别进行one-hot编码吗？
我已经尝试使用 dummyVars（来自包 caret）进行单热编码，但我的 R 会话由于某种我不知道的原因而中止。
在这里添加 DexGroves 的评论作为答案，因为它回答了问题。
Even if you split your dataset into two (say, A and B), the information about all levels of a factor will be stored in both A and B even if some of the levels are not present in either A or B. So when you do one hot encoding on a subset, it encodes all the levels irrespective of whether the levels are present in the subset or not. And it uses the same encoding on the next subset.