[R-br] Transformar Variáveis discretas em Numeros Binários -> Pre-processamento para Redes Neurais

[Elias T. Krainski]

Fernando, talvez eu não tenha entendido exatamente o que você quer. Veja dois exemplos, considerando as colunas 2 e 3 de 'warpbreaks' (disponivel no 'datasets', como o 'iris').


### Considerando que um 'factor' é um inteiro, apenas retiramos os 'levels', e vc pode manipular
### Se ha 3 ou mais classes, o resultado nao é binário, é inteiro de 1 ao número de classes
sapply(warpbreaks[,2:3], unclass) 
sapply(warpbreaks[,2:3], unclass)-1 


### converte em colunas binárias, como dummies em qualquer modelo regressão 

### se há mais de duas classes, é criado mais de uma coluna
model.matrix(~wool + tension, warpbreaks)[,-1]

 
Att.

Elias T. Krainski


>________________________________
> De: Fernando Neto <fernandoneto7 em gmail.com>
>Para: r-br em listas.c3sl.ufpr.br 
>Enviadas: Segunda-feira, 12 de Dezembro de 2011 21:32
>Assunto: [R-br] Transformar Variáveis discretas em Numeros Binários -> Pre-processamento para Redes Neurais
> 
>
>Boa noite, R-anos!
>Por favor, estou precisando ajustar os arquivos de uma base de dados para processamento de uma RNA.
>Estou usando a função decodeClassLabels(...) mas a operacao tá ficando muito custosa.
>Por exemplo
>__
>Masculino Programador
>Masculino Médico
>Feminino Programador
>__
>tem que ser
>__
>0 1     0 1
>1 0     1 0
>__
>
>
>Só que eu trato cada variável de cada vez. E acho que a operacao de concatenacao que eu uso:
>cbind(...) tá tornando a operacao custosa (além de que a memória passa de 2GB).
>
>
>PS.: eu faço o seguinte:
>
>
>for (i in (VETOR COM AS COLUNAS A SEREM TRANSFORMADAS)){
>    colAux = decodeClassLabels(vector[,i])
>   vector = vector [,-i]
>   vector = cbind(vector, colAux) 
>} 
>
>
>Alguém sugere algo?
>
>
>Muito grato!!!
>Fernando
>
>
>-- 
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