Я пытаюсь подобрать модель коэффициента продолжения для моего набора данных, которая имеет как числовые, так и категориальные характеристики. Моя зависимая переменная является числовой и представляет продолжительность пребывания в больнице. Кроме того, я преобразовал целевую переменную в упорядоченную, как это предлагается в RDocumentation.
Я использовал следующие функции: glmnetcr(), glmpathcr(), vglm() (я установил аргумент "family" на "cratio"), train() (я установил аргумент "method" = "vglmContRatio") .
Ни одна из них не работает с типом переменных, которые есть в моем наборе данных. Метод работает только в том случае, если я преобразую все переменные в числовую форму, но в документации не указано, что матрица ковариат должна иметь только числовые характеристики.
Многие из категориальных переменных имеют больше уровней, и я ничего не пойму из моей модели. Есть ли какая-нибудь функция, которую я мог бы использовать, а также сохранить категориальные переменные?
Вот тип моих переменных:
$ Admission Type : Factor w/ 3 levels "Elective - Booked",..: 3 3 3 3 3 3 1 3 3 3 ...
$ Treatment Function : Factor w/ 7 levels "BREAST SURGERY",..: 3 3 1 3 1 2 2 1 3 3 ...
$ Main Health Care Provider Job Title: Factor w/ 25 levels "Colorectal Consultant",..: 4 4 6 4 7 8 4 7 4 4 ...
$ Dominant Procedure OPCS Code : Factor w/ 373 levels "A732","A752",..: 219 55 24 342 344 132 122 21 219 55 ...
$ Procedure Code Desc : Factor w/ 373 levels "Abdominolipectomy",..: 325 11 261 224 20 60 319 368 325 11 ...
$ Primary Diagnosis ICD10 Code : Factor w/ 330 levels "A099","A419",..: 220 169 32 162 30 183 16 32 220 139 ...
$ Primary Diagnosis Desc : Factor w/ 323 levels "Abdominal aortic aneurysm, without mention of rupture",..: 67 89 197 311 196 98 191 197 67 129 ...
$ Secondary Diagnosis ICD10 Code : Factor w/ 568 levels "A047","A099",..: 175 182 107 389 558 363 442 41 332 257 ...
$ Secondary Diagnosis Desc : Factor w/ 550 levels "Abdominal aortic aneurysm, without mention of rupture",..: 177 110 521 141 415 469 220 474 367 529 ...
$ Theatre Description : Factor w/ 30 levels "FGH Theatre 1",..: 12 12 16 12 16 21 21 16 12 12 ...
$ ASA Code : Factor w/ 5 levels "1","2","3","4",..: 3 3 3 2 2 2 1 3 2 2 ...
$ Anaesthetic Type : Factor w/ 11 levels "Block","Epidural Anaesthetic",..: 4 4 4 4 4 11 4 4 4 4 ...
$ Was Operation Delayed? : Factor w/ 2 levels "No","Yes": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
$ Reason For Operation Delay : Factor w/ 56 levels "Additions / Changes to List",..: 30 30 31 55 13 35 5 6 30 17 ...
$ Is Readmission? : Factor w/ 2 levels "No","Yes": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ Did Patient Die? : Factor w/ 2 levels "No","Yes": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ Patient Age On Admit : num 58 77 82 56 49 49 79 55 69 47 ...
$ Patient Sex : Factor w/ 2 levels "Female","Male": 1 1 1 2 1 1 2 1 2 2 ...
$ Patient Ethnicity : Factor w/ 15 levels "Any Other Ethnic Group",..: 14 14 14 11 14 11 14 14 14 14 ...
$ Patient Deprivation Index Decile : num 8 1 4 4 7 7 7 5 6 2 ...
$ BMI : num 32.4 25.4 29.1 39.5 26.6 ...
$ BMI Category : Factor w/ 4 levels "Healthy","Obese",..: 2 3 3 2 3 1 2 2 3 3 ...
$ Smoking Status : Factor w/ 3 levels "Current Smoker",..: 2 2 2 1 3 2 2 1 2 3 ...
$ Drinking Status : Factor w/ 2 levels "No","Yes": 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 ...
$ OperationDuration : num 111 337 84 161 111 166 173 176 194 418 ...
$ LOS : num 1 3 1 1 1 3 22 3 1 1 ...