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我对使用的了解不足，tryCatch()但在正在进行的讨论中很难找到一个好的解决方案。

我有一个返回对象的自编程函数。它实际上是一个列表对象，但为简单起见，假设它是一个标量。我正在使用for()循环来引导此功能。我的循环是以下形式：

boot<-1000
for(i in 1:boot){
  bootstrap_data<-data[sample(nrow(data),nrow(data),replace=T),]
  out[i]<-myfunction(bootstrap_data,X,...)
}

myfunction()有时会返回错误消息，因为它用于lm()在数据子集上拟合模型，然后从不同的子集中预测新数据。然后可能会发生某些因素，某些水平偶然不会出现在用于拟合的数据中，但它们确实出现在预测子集中。这确实很少发生（例如，大约每 15,000 次迭代），但它确实发生了（我需要引导myfunction()很多次）。

我想使用tryCatch()或类似的功能来捕获我的引导循环。此外，我想定义一个索引来计算循环tryCatch()中必须捕获函数的频率。boot最后，无论错误发生的次数如何，我都希望有一个常数。

R 返回以下消息：

    Error in model.frame.default(Terms,newdata,na.action=na.action,
xlev=object$xlevels) : factor X has new levels 2

X是用户指定的预测器lm()。我不确定 2 代表什么，我猜是新关卡的数量（？）。

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这是一个有时会失败的功能

f <- function() {
    r <- rnorm(1)
    if (r > 1)
        stop("oops")
    r
}

我们分配一个结果向量并设置一个计数器来更新第 i 个元素

out <- numeric(100)
i <- 0

然后反复尝试调用该函数。如果有错误，我们不增加 i 或记录结果，而是直接进入下一次迭代

while (i < length(out)) {
    tryCatch({
        out[[i + 1]] <- f()
        i <- i + 1
    }, error=function(...) NULL)
}
于 2013-04-10T17:15:07.817 回答
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包装有时会在“尝试”中引发错误的函数通常对我有用。

boot<-1000
for(i in 1:boot){
  bootstrap_data<-data[sample(nrow(data),nrow(data),replace=T),]
  out[i] = NA  #
  try({      
    out[i]<-myfunction(bootstrap_data,X,...)
  }, silent=T)
}

如果你想计算抛出的错误数，你可以总结 NA 的输入。

sum(is.na(out))
于 2013-04-10T17:03:49.947 回答