从现有的data.frame创建one -R

# 创建一个包含分类变量的data.frame
df <- data.frame(color = c("红", "蓝", "绿", "红", "绿"))

# 使用model.matrix()函数创建one-hot编码
one_hot <- model.matrix(~ color - 1, data = df)

# 打印结果
print(one_hot)

  color红 color蓝 color绿
1      1      0      0
2      0      1      0
3      0      0      1
4      1      0      0
5      0      0      1

# 安装和加载caret包
install.packages("caret")
library(caret)

# 创建一个包含分类变量的data.frame
df <- data.frame(color = c("红", "蓝", "绿", "红", "绿"))

# 创建一个转换器对象
dummy <- dummyVars(~ color, data = df)

# 使用转换器对象将数据集转换为one-hot编码
one_hot <- predict(dummy, newdata = df)

# 打印结果
print(one_hot)

  color.红 color.蓝 color.绿
1       1       0       0
2       0       1       0
3       0       0       1
4       1       0       0
5       0       0       1