R语言使用caret包的dummyVars函数自动对训练数据集中的因子（factor）变量进行独热编码（one hot encoding）

Python实现变量独热编码（One-hot Encoding）的代码

独热编码（One-Hot Encoding）和 LabelEncoder标签编码 区别 数据预处理：（机器学习） sklearn

python使用sklearn中的MultiLabelBinarizer函数将多标签的分类变量进行独热编码（One-Hot Encode Features With Multiple Labels）

R语言使用factor函数将字符串向量转化为因子向量、使用levels函数查看因子的水平

R语言使用caret包中的createResample函数进行机器学习数据集采样、数据集有放回的采样（bootstrapping）

R语言使用caret包中的createFolds函数对机器学习数据集进行交叉验证抽样、返回的样本列表长度为k个

数据预处理（2）—— One-hot coding 独热编码#分别使用 pandans.dummies 和 sklearn.feature_extraction.DictVectorizer 进行处理

R语言使用DALEX包的variable_importance函数对caret包生成的多个算法模型进行特征重要度分析并可视化对比差异

R语言使用psych包的fa函数对指定数据集进行因子分析（输入数据为相关性矩阵）、使用rotate参数指定进行正交旋转提取因子、使用nfactors参数指定抽取的因子个数、fa函数因子分析结果解读

R语言使用psych包的fa函数对指定数据集进行因子分析（输入数据为相关性矩阵）、使用rotate参数指定进行斜交旋转提取因子、并获取因子分数、因子得分系数（scoring coefficients）