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我正在使用 glm() 根据我制作的向量 (h1_lines) 中的值创建几个不同的模型。我想 sapply 为向量中的每个值返回一个模型。相反，我的代码当前正在返回一个列表列表，其中列表的一部分是模型。它似乎正在返回我在 sapply 函数中所做的一切。

train = data.frame(scores=train[,y_col], total=train[,4], history=train[,5], line=train[,6])
h1_lines<- c(65, 70, 75)

models <- sapply(h1_lines, function(x){
                 temp_set<-train
                 temp_set$scores<-ifelse(temp_set$scores>x,1,
                                     ifelse(temp_set$scores<x,0,rbinom(dim(temp_set)[1],1,.5)))

                 mod<-glm(scores ~ total + history + line, data=temp_set, family=binomial)
                                    })

我希望代码能够工作，所以在这些行之后我可以这样做：

predict(models[1,], test_case)
predict(models[2,], test_case)
predict(models[3,], test_case)

但现在我不能这样做，因为 sapply 返回的不仅仅是模型......如果我打印（dim（models））它说模型有 30 行和 3 列？

编辑添加问题；

使用下面的代码建议效果很好，我可以进行 predict(models[[1]], test_case) 并且效果很好。如何返回/保存模型，以便我可以使用创建它们的密钥访问它们？例如，使用 h1_scores 可能类似于以下内容：

predict(models[[65]], test_case))

predict(models[[key==65]], test_case)
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您需要使用lapply而不是sapply.

sapply简化太多。尝试：

lapply(ListOfData, function(X) lm(y~x, X))
sapply(ListOfData, function(X) lm(y~x, X))

我不知道确切的区别，但是如果您希望每个项目的输出sapply都有可提取的部分（即Item$SubItem），则应该lapply改用。

更新

回答您的下一个问题，您可以执行以下任一操作：

names(models) <- h1_lines
names(h1_lines) <- h1_lines ## Before lapply

并打电话给他们

models[["65"]]

请记住在数字周围使用引号。作为旁注，用数字命名列表项并不总是最好的主意。一种解决方法可能是：

models[[which(h1_lines==65)]]
于 2013-07-01T20:27:15.553 回答