我的数据中有几列包含分类数据，而其余列包含数字数据。我想使用 r 中 randomForest 库中的随机森林回归器。那么这个库是否可以开箱即用地处理这些数据（假设我已经对数据进行了预处理并准备好直接输入回归器）？
数据（沿着这条线）：
Target | product | status | revenue | MS
0.8 abc NC 1000 0.5
0.5 abc UR 200 0.2
0.2 pqr NC 800 0.04
通常，您始终可以将分类数据转换为数值数据。许多有经验的 STATA 用户需要定期做。如果您将性别变量编码为“男性/女性”，则需要一个二进制性别变量记录为 0/1。如果您有四个级别的变量，例如在足球队中的主要角色“守门员/防守/中场/进攻” ，您可以以中场为参考，生成守门员、中场和进攻变量均编码为 0/1。在插入符号中，该dummyVars函数允许轻松创建虚拟变量。这是一个将圆柱体转换为因子的示例，然后dummyfied：
library(caret)
mtcars$cyl <- as.factor(mtcars$cyl)
dmy<- dummyVars(" ~ .", data = mtcars, fullRank=T)
dummy.mtcars <- data.frame(predict(dmy, newdata = mtcars))
head(dummy.mtcars)