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動的な変数数を持つ数式

Data.frame foo_data_frameがあり、ターゲット列のリグレッションを検索する必要があるとします[〜＃〜] y [〜＃〜]他の列によって。そのために、通常、いくつかの式とモデルが使用されます。例えば：

linear_model <- lm(Y ~ FACTOR_NAME_1 + FACTOR_NAME_2, foo_data_frame)

数式が静的にコーディングされている場合、それはうまく機能します。一定数の従属変数（2など）を持つ複数のモデルをルート化することが望ましい場合は、次のように処理できます。

for (i in seq_len(factor_number)) {
  for (j in seq(i + 1, factor_number)) {
    linear_model <- lm(Y ~ F1 + F2, list(Y=foo_data_frame$Y,
                                         F1=foo_data_frame[[i]],
                                         F2=foo_data_frame[[j]]))
    # linear_model further analyzing...
  }
}

私の質問は、プログラムの実行中に変数の数が動的に変化するときに、同じ影響をどのように行うかです。

for (number_of_factors in seq_len(5)) {
   # Then root over subsets with #number_of_factors cardinality.
   for (factors_subset in all_subsets_with_fixed_cardinality) {
     # Here I want to fit model with factors from factors_subset.
     linear_model <- lm(Does R provide smth to write here?)
   }
}
rformula
67
Max

見る ?as.formula、例：

factors <- c("factor1", "factor2")
as.formula(paste("y~", paste(factors, collapse="+")))
# y ~ factor1 + factor2

ここで、factorsは、モデルで使用する因子の名前を含む文字ベクトルです。これは、lmモデルに貼り付けることができます。例：

set.seed(0)
y <- rnorm(100)
factor1 <- rep(1:2, each=50)
factor2 <- rep(3:4, 50)
lm(as.formula(paste("y~", paste(factors, collapse="+"))))

# Call:
# lm(formula = as.formula(paste("y~", paste(factors, collapse = "+"))))

# Coefficients:
# (Intercept)      factor1      factor2  
#    0.542471    -0.002525    -0.147433
86
Joris Meys

忘れられがちな関数はreformulateです。 _?reformulate_から：

reformulateは、文字ベクトルから数式を作成します。

簡単な例：

_listoffactors <- c("factor1","factor2")
reformulate(termlabels = listoffactors, response = 'y')
_

この式が得られます：

_y ~ factor1 + factor2_

明示的に文書化されていませんが、相互作用用語を追加することもできます。

_listofintfactors <- c("(factor3","factor4)^2")
reformulate(termlabels = c(listoffactors, listofintfactors), 
    response = 'y')
_

生成されます：

y ~ factor1 + factor2 + (factor3 + factor4)^2

53
mnel

別のオプションは、式でマトリックスを使用することです。

Y = rnorm(10)
foo = matrix(rnorm(100),10,10)
factors=c(1,5,8)

lm(Y ~ foo[,factors])
10
Sacha Epskamp

実際には式は必要ありません。これは動作します：

lm(data_frame[c("Y", "factor1", "factor2")])

これと同様に：

v <- c("Y", "factor1", "factor2")
do.call("lm", list(bquote(data_frame[.(v)])))
3
G. Grothendieck

通常、応答列の名前を変更することでこれを解決します。動的に実行する方が簡単で、場合によってはよりクリーンになります。

model_response <- "response_field_name"
setnames(model_data_train, c(model_response), "response") #if using data.table
model_gbm <- gbm(response ~ ., data=model_data_train, ...)
0
bibzzzz