[问题类型]:
程式咨询(我想用R 做某件事情，但是我不知道要怎么用R 写出来)
[软件熟悉度]:
入门(写过其他程式，只是对语法不熟悉)
[问题叙述]:
1.在使用sparse.model.matrix时，第一行会产生1这个intercept，如果是用xgboost，
似乎都会写成~.-1，把intercept移除，那如果创造sparse.model.matrix，想用来预估
其他模型，查到的范例似乎都没有移除1这个intercept，为什么在xgboost需要移除，
而在预估其他模型便不需移除?
2.如果用hashed.model.matrix，也能够搭配xgboost吗，会有移除intercept的问题吗?
[程式范例]:
sparse_matrix <- sparse.model.matrix(Improved~.-1, data = df)
[关键字]:
sparse.model.matrix ,xgboost, hashed.model.matrix
以上的疑问，恳请各位先进解答，谢谢！

把一个全相等的变量当做分类器的部份依据自然没有意义保留常数项在线性模型求解的时候就有作用了。

感谢，所以除了线性外还有哪些不须把常数项移除

看目的吧。当然得先了解你之后把资料喂给什么东西处理。