R语言实战应用精讲50篇（六）-哑变量_在r中xgboost模型什么是哑变量,与原始变量有什么区别吗-优快云博客

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本文详细介绍了哑变量（Dummy Variables）在回归分析中的作用，强调了其复杂化模型但增强解释性的特点。对于二分类和无序多分类变量，哑变量的设置原则和方法进行了讲解，而对于有序多分类变量，文中提到了应根据具体情况选择哑变量或连续变量。在R语言中，因子变量通常自动转化为哑变量，如通过`dummy.c`和`model.matrix`函数实现。文章还指出，不同软件如SPSS和JMP对哑变量编码方式的差异，提示在分析时需要注意编码选择对结果的影响。

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哑变量（Dummy Variables）也称虚拟变量，在回归中是一个很重要的概念。哑变量的引入使得回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明而且接近现实。

对于二分类变量，实际在模型中的取值只有“0”和“1”两个值，无论是以连续型还是哑变量变量纳入模型结果都是一样的，无非是参照水平是0还是1的问题。对于无序多分类的变量，其赋值大小并不代表自变量间的次序或者程度差异，因此需要将其设置成哑变量，相当于将有n个水平的分类变量设置成为n-1哑变量，结果呈现形式上类似将有n个水平的分类变量拆分为n-1个二分类变量。对于有序多分类变量，应该以哑变量还是以连续性变量引入模型需要视情况而定，需要对两种模型进行比较做出判断。

哑变量需要遵循同进同出的原则，即在一个模型中同一个多分类变量的所有哑变量要么全部纳入模型，要么全部不纳入模型。

利用R进行回归分析时，大部分函数会把字符变量和因子变量直接按哑变量处理，这一点还是比较方便的，省去了单独设置哑变量的步骤。还有一点，各种函数在处理因子变量时，往往会把低水平作为参照水平，这与SPSS默认高水平为参照水平是不同的，这就要求我们在定义因子的时充分利用levels的属性。

即便在回归中往往不需要我们单独对多分类变量进行哑变量的设置，我们还是要花一点时间来看下R中如何进行哑变量设置。

很多函数都可以实现哑变量的设置，如dummy.c {misty}、model.matrix {stats}、dummy {dummies}、class.ind{nnet}等，我们以dummy.c和model.matrix进行演示。