我正在尝试做一些需要大量因素型变量（例如单词、描述、时间等非数值型内容）的机器学习。通常我会使用randomForest，但它无法处理具有超过32个级别的因子。 请问是否有其他好用的替代方案？

我的问题如下：我有一个包含多个因子变量的数据集，这些变量具有相同的类别。我需要找到每一行中出现最频繁的类别。如果存在并列情况，则可以选择任意值，但如果我能有更多控制权就更好了。我的数据集包含超过一百个因子，但结构大致如下：df = data.frame(id = 1:3 ...

我有一组被编码为二项式的变量。 Pre VALUE_1 VALUE_2 VALUE_3 VALUE_4 VALUE_5 VALUE_6 VALUE_7 VALUE_8 1 1 0 0 0 0 0 1 ...

什么是打印正整数所有唯一因子组合的最有效算法。例如，如果给定数字为24，则输出应为 24*1 12*2 8*3 6*4 6*2*2 4*3*2 3*2*2*2 请注意，当打印6*4时，不会打印4*6。因此，基本上这是一个考虑顺序而不考虑重复子集的问题（看待该问题的一种方式）。但目标是拥有...

首先让我们创建一些因素: F1 <- factor(c(1,2,20,10,25,3)) F2 <- factor(paste0(F1, " years")) F3 <- F2 levels(F3) <- paste0(sort(F1), " years") F4 &...

我有一个类似这样的代码：int f = 120; for(int ff = 1; ff <= f; ff++){ while (f % ff != 0){ } 我的查找因子的循环有什么问题吗？我对于for和while语句的工作原理感到非常困惑，所以它们很可...

我们有两个数字M和N。我们需要计算所有小于N的、可以被M整除的整数的总和。 是否有可能用O(1)复杂度解决它？ 我知道这是一个非常简单的程序，可以很容易地使用循环来完成。但我想知道是否有可能应用某种公式或其他方法直接计算小于N且可被M整除的数字的总和。

原始数据框：v1 = sample(letters[1:3], 10, replace=TRUE) v2 = sample(letters[1:3], 10, replace=TRUE) df = data.frame(v1,v2) df v1 v2 1 b c 2 a a...

有没有一种高效的算法，可以按升序枚举一个数n 的因子而不进行排序？所谓“高效”，是指： 该算法通过从n的质因数分解开始避免了暴力搜索约数。 该算法的运行时间复杂度为O(d log₂ d)或更好，其中d是n的因子数量。 该算法的空间复杂度为O(d)。 该算法避免了排序操作。也就是说，因子是按...

我想要做与这个问题相反的事情，也就是这个问题的相反，不过那个问题是关于图例而不是图形本身。 其他的SO问题似乎都在问如何保留未使用的因子水平。但我实际上希望它们被删除。我有几个名称变量和几列（宽格式）的变量属性，我正在使用它们创建许多条形图。以下是一个可重现的示例：library(ggplo...