我正在为 R 中的重塑而苦苦挣扎。我有 2 种类型的错误(err 和 rel_err)已针对 3 个不同的模型进行了计算。这给了我总共 6 个错误变量(即 err_1、err_2、err_3、rel_err_1、rel_err_2 和 rel_err_3)。对于这些类型的错误中的每一种,我都有 3 种不同类型的预测有效性测试(即随机保留、回溯、预测)。我想让我的数据集很长,所以我保持 4 种类型的测试很长,同时也让两个错误测量很长。所以最后我将有一个名为 err 的变量和一个名为 rel_err 的变量,以及一个用于错误对应的模型的 id 变量(1、2 或 3)
这是我现在的数据:
iter err_1 rel_err_1 err_2 rel_err_2 err_3 rel_err_3 test_type
1 -0.09385732 -0.2235443 -0.1216982 -0.2898543 -0.1058366 -0.2520759 random
1 0.16141630 0.8575728 0.1418732 0.7537442 0.1584816 0.8419816 back
1 0.16376930 0.8700738 0.1431505 0.7605302 0.1596502 0.8481901 front
1 0.14345986 0.6765194 0.1213689 0.5723444 0.1374676 0.6482615 random
1 0.15890059 0.7435382 0.1589823 0.7439204 0.1608709 0.7527580 back
1 0.14412360 0.6743928 0.1442039 0.6747684 0.1463520 0.6848202 front
这就是我希望它的样子:
iter model err rel_err test_type
1 1 -0.09385732 (#'s) random
1 2 -0.1216982 (#'s) random
1 3 -0.1216982 (#'s) random
然后……
我已经尝试过使用语法,但无法完全弄清楚 time.variing 参数应该放什么
非常感谢您提供的任何帮助。