申请很容易，但这对我来说是一个简单的破解：
在多参数回归中，优化器用于找到参数函数的最佳拟合，例如 x1,x2 数据。通常，特定于函数的优化器如果尝试优化转换后的参数（例如使用 R 优化器，例如 DEoptim、nls.lm），可以更快。根据我的经验，从一个参数函数对不同参数进行不同的转换甚至更好。
我希望将 x.trans 中的不同函数（参见下文）应用于 x.val 中不同但位置对应的元素：
一个可以使用的模拟示例。
#initialise
x.val <- rep(100,5); EDIT: ignore this part ==> names(x.val) <- x.names
x.select <- c(1,0,0,1,1)
x.trans <- c(log10(x),exp(x),log10(x),x^2,1/x)
#select required elements, and corresponding names
x.val = subset(x.val, x.select == 1)
x.trans = subset(x.trans, x.select == 1)
# How I tried: apply function in x.trans[i] to x.val[i]
...
有任何想法吗？（我尝试过 apply 和 sapply 但无法获取存储在 x.trans 中的函数）