[問題] sparse.model.matrix疑問

[geneknight (寶包)]

[問題類型]:
程式諮詢(我想用R 做某件事情，但是我不知道要怎麼用R 寫出來)

[軟體熟悉度]:
入門(寫過其他程式，只是對語法不熟悉)

[問題敘述]:

1.在使用sparse.model.matrix時，第一行會產生1這個intercept，如果是用xgboost，

似乎都會寫成~.-1，把intercept移除，那如果創造sparse.model.matrix，想用來預估

其他模型，查到的範例似乎都沒有移除1這個intercept，為什麼在xgboost需要移除，

而在預估其他模型便不需移除?

2.如果用hashed.model.matrix，也能夠搭配xgboost嗎，會有移除intercept的問題嗎?


[程式範例]:

sparse_matrix <- sparse.model.matrix(Improved~.-1, data = df)


[關鍵字]:
sparse.model.matrix ,xgboost, hashed.model.matrix

以上的疑問，懇請各位先進解答，謝謝！

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 39.12.169.45
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→ andrew43: 把一個全相等的變數當做分類器的部份依據自然沒有意義
→ andrew43: 保留常數項在線性模型求解的時候就有作用了。
→ geneknight: 感謝，所以除了線性外還有哪些不須把常數項移除
→ andrew43: 看目的吧。當然得先了解你之後把資料餵給什麼東西處理。