为什么在岭回归中使用model.matrix会减少观察值的数量？
在岭回归中使用model.matrix会减少观察值的数量的原因是，model.matrix函数在创建模型矩阵时会自动进行变量转换和编码操作。在岭回归中，通常会使用一些分类变量，如性别、地区等，这些变量需要进行编码才能在回归模型中使用。
model.matrix函数会将分类变量转换为多个二进制变量，以表示不同的类别。例如，如果有一个名为"地区"的分类变量，有三个类别：A、B、C，model.matrix函数会将其转换为三个二进制变量：地区_A、地区_B、地区_C。这样做的目的是为了将分类变量转换为数值变量，便于回归模型的计算。
然而，这种变量转换和编码操作会导致模型矩阵中出现冗余的列。在岭回归中，为了避免多重共线性问题，需要将模型矩阵的列进行线性相关性检验，并删除冗余的列。这就导致了使用model.matrix函数后观察值的数量减少。
尽管使用model.matrix会减少观察值的数量，但它确保了岭回归模型的准确性和可解释性。通过变量转换和编码，可以将分类变量纳入回归模型中，提高模型的预测能力和解释性。
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