逻辑回归中，R语言怎么解决解释性变量为多分类变量

1、首先在R语言中，定义一个变量m，并使用函数c（）进行对变量m赋值，使用的是“->”，如下图所示。

2、可以不使用函数，直接使用“->”进行赋值，如下图所示。

3、也可以倒过来赋值，将变量放在函数后面，还是使用“->”赋值，如下图所示。

4、然后使用assign对变量进行赋值，前面参数是被赋值的变量，后面是需要的对象，如下图所示。

5、最后定义一个变量w，使用函数c()进行赋值；定义一个变量c，取w变量的倒数，如下图所示就完成了。

mode storagemode typeof 是一类，检查变量类型，如list integer character等

关系是，从前往后，检查精度越来越细。所以当想看粗类别时，就用mode,看细类别用typeof

# 此时后两者都能查到最细的程度

mode(1:5) # numeric

storagemode(1:5) # integer

typeof(1:5) # integer

# 此时只有typeof能查到最细的程度

mode(`+`) # function

storagemode(`+`) # function

typeof(`+`) # builtin

# 这里稍微解释一下，`+`是一个函数

# 下面两个例子等价

1+2 # 3

`+`(1,2) # 3

class和另外三个不是一个体系

对于有”class”属性的变量，返回的就是这个属性对应的值

对于没有”class”属性的变量，则根据它的类型、维度来确定

# 有"class"属性，只认属性

a <- 1:6

df <-dataframe(a,a+1)

class(df) # dataframe

class(df)<- "abc" # 随便定义一个值

class(df) # abc

#没有属性,根据类型和dim属性

ar <- array(1:4)

attributes(ar) # 数组dim为4

mat <- matrix(1:4)

attributes(mat) # 矩阵dim为4 1 两个值

a <- 1:4 # 没有dim

class(a) # integer

aar <- structure(a,dim=4) # 赋予类似array的dim

class(aar) # array

amat <- structure(a,dim=c(4,1)) # 赋予类似matrix的dim

class(amat) # matrix

class(list(1:4)) # list 不一样类型

向量是 R 语言中最基本的数据类型，在 R 中没有单独的标量（例如 1 本质上是 c(1)） 。

R 中可以用 = 或者 <- 来进行赋值 ， <-的快捷键是 alt + - 。

R的下标是从1开始的，和python等不同（python四从0开始的）

当然我们也可以用逻辑进行筛选，例如

负数下标表示不选这个这些下标，例如：

c() 可以合并向量，例如

向量有个比较有趣的性质，当两个向量进行 *** 作时，如果长度不等， 长度比较短的一个会复制自己直到自己和长的一样长。

a 自动变成了 c(3,4,3,4) 然后与b相加 ， 得到了下面的结果。

遇到不懂得函数，可以用help("函数")查看函数用法。

矩阵，从本质上来说就是多维的向量，我们来看一看 我们如何新建一个矩阵。

可以看到向量元素变为矩阵元素的方式是按列的，从第一列 到第二列，如果我们想按行输入元素，那么需要加入 byrow = TRUE 的参数：

与向量相似，我们可以用下标来筛选矩阵， 例如：

a[行,列]

当我们对两个矩阵相乘，我们得到的结果是 对应元素两两相乘的结果，例如：

而这不是我们想要的矩阵乘法，在 R 中我们在乘法旁边加两个 百分号来做矩阵乘法：

此外，我们可以用 t() 来求矩阵的转置 ， 用 solve() 来求矩阵的逆。

数据框类似矩阵，与矩阵不同的是，数据框可以有不同的数据类型。 一般做数据分析，我们把一个类似 excel 的表格读入 R ，默认的格式 就是数据框 ， 可见数据框是一个非常重要的数据结构。

一般来说我们需要分析的数据，每一行代表一个样本，每一列代表一个 变量。

下面我们用 R 内置的数据集 iris 来看一看数据框的使用。

我们用 data 函数调入了 iris 这个数据集 ， 然后用 head 函数来看一看这个数据 的前几行 ， 可以看到有 sepal 的长度，宽度，petal 的长度和宽度，还有一个变量 Species 来描述样本的类别。

我们可以用 summary 函数来对数据集做大致的了解。

可以直观地看到每个变量的信息，对于几个数值变量，我们可以看到最小值，中位数等等统计信息。而对于 Species 这个分类变量，我们看到的是计数信息。

筛选数据框与矩阵相似,都可以通过数字下标来获取子集，不同地是因为数据框有不同的列名,我们也可以通过列名来获取某一特定列,例如：

我们可以用 names() 函数来获取数据框的列名

并可以通过为其赋值改变列的名字。

列表是一种递归式的向量,我们可以用列表来存储不同类型的数据，比如：

列表有多种索引方式，可以用如下方式获取。

今天我们实验的对象就是一组从原始 R 进化出来的工具链 Tidyverse , 它是由 Hadley Wickham 主导开发的一系列 R 包的集合。 Tidyverse 继承了R语言进行快速统计分析的优势 ， 并实现了一些新的理念 ， 例如 magrittr 包中的管道 *** 作 ， 让线性嵌套的函数组合变得更加清晰易懂；可视化方面中的 ggplot ，使绘图变成搭积木式的图层叠加。

这样的小发明有的改变了分析的运作方式 ， 有的改变了使用者的认知方式 ， 聚在一起形成了一种新的数据分析的生态链 。具体来看 ， Tidyverse 有如下核心组件:

mpg 数据集是刻画不同汽车的排放状况的一个数据集， 总过有 234 个样本 ， 11 个变量 。 这 11 个变量分别是:

manufacture: 制造商

model: 车型

dispel： 汽车排放量

year: 制造年度

cyl: 排气管数量

trans: 排放类型

drv: 驱动方式

cty: 每公里耗油量（城市道路）

hwy: 每公里耗油量（高速路）

fl: 油的种类

class: 车的类型

更多数据相关信息可以通过 help(mpg) 指令获取。

在属性映射中加入 color=class 参数后 ， 我们可以看到每个点的汽车对应的类型被用 不同颜色表现了出来 ， 对于散点图 ， 还有 size(大小) , shape（形状） 等等参数 可以用于确定点的属性。

对于条形图的y轴就是数据框中原本的数值时，必须将geom_bar()函数中stat(统计转换)参数设置为’identity’，即对原始数据集不作任何统计变换，而该参数的默认值为’count’，即观测数量。

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