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我正在尝试引导一些模型拟合，然后计算统计数据，而不必每次都重新运行模型。如果我在第一个内部计算 r2 ，我可以做到这一点，do()但我想知道如何访问数据。

library(dplyr)
library(tidyr)
library(modelr)
library(purrr)

allmdls <- 
  mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  do({
    datsplit=crossv_mc(.,10)
    mdls=list(map(datsplit$train, ~glm(hp~disp,data=.,family=gaussian(link='identity'))))
    data_frame(datsplit=list(datsplit),mdls)
  })

现在是这样的：

allmdls %>%
  by_slice(dmap,.f=map2_dbl(.$mdls,.$datsplit$test,rsquare))

但我明白了

错误：.y不是向量（NULL）

或者

allmdls %>% 
   group_by(cyl) %>% 
   do({
     map2_df(.x=.$mdls, .y=.$datsplit, .f=map2_dbl(.x=.x,.y=.y$test,.f=rsquare))
   })

map2_dbl 中的错误（.x = .x，.y = .y$test，.f = rsquare）：找不到对象“.x”

我似乎无法正确使用语法。

帮助？谢谢

编辑：感谢@aosmith 的评论，我创建了一个更简单的解决方案：

mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  do({
    datplit=crossv_mc(.,10) %>% 
      mutate(mdls=map(train, ~glm(hp~disp,data=.)),
             r2=map2_dbl(mdls,test,rsquare)
             pctmae=map2_dbl(mdls,test,function(model,data) {mae(model,data)/mean(model$model$hp,na.rm=T)*100})
      )
  })
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2 回答 2

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一种选择是map2在mutate. 因为您使用的是列表列表，所以我最终使用了嵌套map2的 s 来访问最里面的列表。我test通过 提取数据map(datsplit, "test")，因为美元符号运算符和提取括号都不适合我。

mutate(allmdls, rsq = map2(mdls, map(datsplit, "test"), ~map2_dbl(.x, .y, rsquare)))

这是另一个避免嵌套列表的选项：

mtcars %>%
    split(.$cyl) %>%
    map_df(crossv_mc, 10, .id = "cyl") %>%
    mutate(models = map(train, ~glm(hp ~ disp, data = .x)),
          rsq = map2_dbl(models, test, rsquare))
于 2016-09-14T21:33:28.203 回答
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@aosmith 回答了我的问题，但总体而言，这是一个更简单的解决方案

mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  do({
    datplit=crossv_mc(.,10) %>% 
      mutate(mdls=map(train, ~glm(hp~disp,data=.)),
             r2=map2_dbl(mdls,test,rsquare)
             pctmae=map2_dbl(mdls,test,function(model,data) {mae(model,data)/mean(model$model$hp,na.rm=T)*100})
      )
  })
于 2016-09-14T21:33:28.943 回答