R中的矩陣乘法：需要數值/複數矩陣/向量參數

Question

我在mlbench包中使用數據集BreastCancer，並且我試圖將以下矩陣乘法作爲邏輯迴歸的一部分。

我得到的特徵在第10列，並創建名爲THETA參數向量：

X <- BreastCancer[,1:10] 
theta <- data.frame(rep(1,10)) 

然後我做了下面的矩陣乘法：

constant <- as.matrix(X) %*% as.vector(theta[,1]) 

但是，我得到了以下錯誤：

Error in as.matrix(X) %*% as.vector(theta[, 1]) : 
    requires numeric/complex matrix/vector arguments 

我是否需要使用首先是？因爲我看到在X的值（如String）用雙引號

編輯： @Zheyuan李：

我的問題是你指的是一個不同的，因爲它不具有相同的問題因爲我有：numeric/complex matrix/vector arguments。請重新打開問題。謝謝

Answer 1

不，我可以'忍受它......經過一番長時間的討論以及在你的問題之下的爭論之後，我覺得沒有比重新開放和回答它更好的方法。

## drop incomplete data with NA 
dat <- na.omit(BreastCancer) 

## data type convert for variables other than `ID` and `Class` 
dat[2:10] <- lapply(dat[2:10], function (x) as.numeric(levels(x)))[x]) 

## get the matrix 
X <- data.matrix(dat[2:10]) 

## some possible matrix-vector multiplications 
beta <- runif(9) 
yhat <- X %*% beta 

## add prediction back to data frame 
dat$prediction <- yhat 

有幾件事情，我不明白，雖然......你爲什麼不使用predict如果你有一個迴歸模型？你給了一個解釋，但我根本沒有理解。無論如何，以上應該是全面的。如果你想要一個數據框，那就是了;如果您想在合法的數字列上使用矩陣向量乘法，請繼續;如果你想把預測返回到數據框架，它也完成了。

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This line also worked for me: as.matrix(sapply(dat, as.numeric))

看起來你是幸運的。數據集碰巧具有與數值相同的因子水平。通常，將因子轉換爲數字應該使用我所做的方法。比較

f <- gl(4, 2, labels = c(12.3, 0.5, 2.9, -11.1)) 
#[1] 12.3 12.3 0.5 0.5 2.9 2.9 -11.1 -11.1 
#Levels: 12.3 0.5 2.9 -11.1 

as.numeric(f) 
#[1] 1 1 2 2 3 3 4 4 

as.numeric(levels(f))[f] 
#[1] 12.3 12.3 0.5 0.5 2.9 2.9 -11.1 -11.1 

請仔細閱讀約?factor。