r语言logistic回归哑变量

在R语言中进行logistic回归时，需要将分类变量转换为哑变量（也称为虚拟变量）来进行建模。哑变量是由0和1组成的二元变量，用于表示分类变量的每个水平。在R语言中，可以使用函数`model.matrix()`来将分类变量转换为哑变量。下面是一个示例代码：

# 创建一个包含分类变量的数据框
data <- data.frame(
  gender = c("male", "female", "male", "male", "female"),
  age = c(20, 25, 30, 35, 40),
  outcome = c(1, 0, 1, 0, 1)
)

# 将gender变量转换为哑变量
dummy_gender <- model.matrix(~ gender - 1, data = data)

# 合并哑变量和其他变量
model_data <- cbind(data[, c("age", "outcome")], dummy_gender)

# 进行logistic回归
model <- glm(outcome ~ ., data = model_data, family = binomial())
summary(model)

在上面的代码中，`model.matrix(~ gender - 1, data = data)`将gender变量转换为哑变量，`cbind(data[, c("age", "outcome")], dummy_gender)`将哑变量和其他变量合并为一个数据框，`glm(outcome ~ ., data = model_data, family = binomial())`进行logistic回归。