Горячее кодирование сразу нескольких столбцов категориальных переменных

У меня есть набор данных португальского банка, который я получил из репозитория машинного обучения UCI, который организован следующим образом:

> head(bank_data)
             age       job marital   education default housing loan   contact month day_of_week       duration      campaign        pdays
1  1.53301567694 housemaid married    basic.4y      no      no   no telephone   may         mon  0.01047129616 -0.5659151042 0.1954115279
2  1.62897345569  services married high.school unknown      no   no telephone   may         mon -0.42149539806 -0.5659151042 0.1954115279
3 -0.29018211937  services married high.school      no     yes   no telephone   may         mon -0.12451829578 -0.5659151042 0.1954115279
4 -0.00230878311    admin. married    basic.6y      no      no   no telephone   may         mon -0.41378170709 -0.5659151042 0.1954115279
5  1.53301567694  services married high.school      no      no  yes telephone   may         mon  0.18788618843 -0.5659151042 0.1954115279
6  0.47748011065  services married    basic.9y unknown      no   no telephone   may         mon -0.23250996934 -0.5659151042 0.1954115279
       previous    poutcome emp.var.rate cons.price.idx cons.conf.idx    euribor3m  nr.employed targetVar
1 -0.3494900415 nonexistent 0.6480843991    0.722713697  0.8864358006 0.7124512301 0.3316758805        no
2 -0.3494900415 nonexistent 0.6480843991    0.722713697  0.8864358006 0.7124512301 0.3316758805        no
3 -0.3494900415 nonexistent 0.6480843991    0.722713697  0.8864358006 0.7124512301 0.3316758805        no
4 -0.3494900415 nonexistent 0.6480843991    0.722713697  0.8864358006 0.7124512301 0.3316758805        no
5 -0.3494900415 nonexistent 0.6480843991    0.722713697  0.8864358006 0.7124512301 0.3316758805        no
6 -0.3494900415 nonexistent 0.6480843991    0.722713697  0.8864358006 0.7124512301 0.3316758805        no

Я пытаюсь использовать эти данные для создания нейронной сети, используя либо пакет nnet, либо пакет neuralnet (в зависимости от того, что проще или в конечном итоге работает). Похоже, прежде чем я смогу создать сеть, я должен сначала преобразовать все категориальные переменные в бинарные решения.

Есть ли способ, которым я могу "горячо" кодировать все эти столбцы одновременно?

Я попытался использовать пакет mltools:

data <- one_hot(bank_data)

но это дает следующую ошибку:

Ошибка в [.data.frame(dt, , cols, with = FALSE): неиспользуемый аргумент (with = FALSE)