将二进制分类变量转换为 0 和 1
Converting binary categorical variable to 0's and 1's
我有一个数据集，其中结果变量是二元分类变量“诊断”，它是肿瘤的类型：“良性”或“恶性”。
将变量转换为数字时（“良性”=0 和“恶性”=1）我使用代码：
tumor.df <- fread("df.csv", stringsAsFactors = T)
tumor.df$diagnosis = as.numeric(tumor.df$diagnosis, levels=c('benign', 'malignant'), labels=c(0, 1))
但是，诊断不是转换为 0 和 1，而是转换为 1 和 2。
为什么会这样？
因为 R 将因子存储为一组基础整数代码（从 1 开始）和一组关联标签。
我会说你应该继续从你得到的值中减去一个。还有很多其他方法可以进行转换，它们的效率和可读性各不相同。另一种选择是 as.numeric(tumor.df$diagnosis=="malignant")（R 将 FALSE 转换为 0，TRUE 转换为 1）
我有一个数据集，其中结果变量是二元分类变量“诊断”，它是肿瘤的类型：“良性”或“恶性”。
将变量转换为数字时（“良性”=0 和“恶性”=1）我使用代码：
tumor.df <- fread("df.csv", stringsAsFactors = T)
tumor.df$diagnosis = as.numeric(tumor.df$diagnosis, levels=c('benign', 'malignant'), labels=c(0, 1))
但是，诊断不是转换为 0 和 1，而是转换为 1 和 2。 为什么会这样？
因为 R 将因子存储为一组基础整数代码（从 1 开始）和一组关联标签。
我会说你应该继续从你得到的值中减去一个。还有很多其他方法可以进行转换，它们的效率和可读性各不相同。另一种选择是 as.numeric(tumor.df$diagnosis=="malignant")（R 将 FALSE 转换为 0，TRUE 转换为 1）