Caret 中的 varImp 不显示预测变量的所有类别

Question

我在 Caret（方法 = "rf"）中创建了一个模型，其中包含 3 个预测变量（1 个分类变量，2 个数值变量）和 1 个响应变量（2 个类别）。我的问题是分类预测变量 "origen_flujo"。 Origen_flujo 有这些类别：

>table(origen_flujo)

    Lagos         Llano Precordillera         Valle 
        8            59            12            34

我运行这个模特：

 rf_fit <- train(clases ~ ., data = data,
            method = "rf",
            preProcess = c("center", "scale"),
            tuneGrid = grid,
            trControl = ctrl,        
            metric= "ROC" 
  )

然后，我在结果模型中应用了 varImp，结果显示：

  > varImp(rf_fit)
                      Overall
 V1                          100.00
 origen_flujoLlano           55.87
 origen_flujoPrecordillera   54.73
 V2                          26.08
 origen_flujoValle            0.00

varImp 不显示 "origen_flujoLagos"，为什么？

谢谢

Answer 1

当您创建虚拟变量时，因子的一个水平（第一水平）被遗漏了。

编辑 - 您可以在将数据传递到模型之前创建自己的全套虚拟变量。此外，您最好将数据作为一个因素包含在内（通过避免使用公式界面）。通过这种方式，您可以获得每个预测变量的单一重要性值。

Caret 中的 varImp 不显示预测变量的所有类别

varImp in Caret doesn't sho all the categories for predictor variable

r

random-forest

r-caret