model.matrix函数应用实例

`model.matrix()`函数可以将分类变量转换为数值变量，以便在线性回归等模型中使用。以下是一个示例，演示如何使用`model.matrix()`函数。

假设我们有一个数据集，其中包含三个变量：性别（男/女）、教育程度（高中/大学/研究生）和年龄（数值）。我们想要使用这些变量来预测收入水平。但是，性别和教育程度是分类变量，无法直接用于线性回归。因此，我们需要使用`model.matrix()`函数将它们转换为数值变量。

首先，我们需要加载`model.matrix()`函数：

library(model.matrix)

然后，我们可以使用以下代码将性别和教育程度转换为数值变量：

data <- data.frame(gender = c("male", "female", "male", "male", "female"),
                   education = c("high school", "college", "graduate", "college", "high school"),
                   age = c(25, 30, 35, 40, 45),
                   income = c(50000, 60000, 70000, 80000, 90000))

model.matrix(~ gender + education + age - 1, data = data)

这里，`~ gender + education + age - 1`表示我们要将性别、教育程度和年龄作为预测变量，`-1`表示我们不需要为拟合插入截距。`data = data`表示我们要使用的数据集。

`model.matrix()`函数会将分类变量转换为数值变量，输出如下：

  genderfemale educationcollege educationgraduate educationhigh school age
1            0                0                 0                    1  25
2            1                1                 0                    0  30
3            0                0                 1                    0  35
4            0                1                 0                    0  40
5            1                0                 0                    1  45
attr(,"assign")
[1] 1 2 2 2 3
attr(,"contrasts")
attr(,"contrasts")$gender
[1] "contr.treatment"

attr(,"contrasts")$education
[1] "contr.treatment"

现在，我们可以将输出结果用于线性回归或其他模型的拟合。