A regressão logística glmnet pode lidar diretamente com variáveis ​​fatoriais (categóricas) sem precisar de variáveis ​​dummy? [fechadas]

Estou construindo uma regressão logística em R usando o método LASSO com as funções cv.glmnetpara selecionar o modelo final lambdae glmneto.

Já conheço todas as desvantagens em relação à seleção automática de modelo, mas preciso fazê-lo de qualquer maneira.

Meu problema é que preciso incluir variáveis ​​fatoriais (categóricas) no modelo. Existe alguma maneira de fazer isso sem criar muitas variáveis ​​fictícias? Essas variáveis ​​são quase todas as strings e não números.

O glmnet não pode levar o fator diretamente, você precisa transformar variáveis ​​de fator em manequins. É apenas uma etapa simples usando model.matrix, por exemplo:

x_train <- model.matrix( ~ .-1, train[,features])
lm = cv.glmnet(x=x_train,y = as.factor(train$y), intercept=FALSE ,family =   "binomial", alpha=1, nfolds=7)
best_lambda <- lm$lambda[which.min(lm$cvm)]

alpha = 1 criará um LASSO.