问题标签 [broom]

我的数据集是：

我想在 x6 和 x7 上做一个样条曲线，但在我对 x1、x2、x3、x4、x5 进行分组之前，我会：

现在我想使用 broom::augment，但 spline 是一个列表。另一个问题是我想做一个情节（用ggplot2）：

但给我一个错误：“错误：ggplot2 不知道如何处理类列表的数据”，因为 ggplot 想要一个数据框而不是列表。有没有适合作为数据框或在列表中使用扩充的方法？如果我可以使用增强，我可以这样做：

所以我已经 .fitted 了一个数据框，我可以使用 ggplot。

我正在使用 dplyr 和 broom 为我的数据计算 kmeans。我的数据包含 X 和 Y 坐标的测试和训练集，并按某个参数值（在本例中为 lambda）分组：

我有head上面的测试数据集，但我也有一个mds.train包含我的训练数据坐标的名称。我的最终目标是对按 lambda 分组的两个集合运行 k-means，然后为训练中心上的测试数据计算 inside.ss、between.ss 和 total.ss。多亏了有关 broom 的大量资源，我只需执行以下操作即可为测试集的每个 lambda 运行 kmeans：

然后我可以为每个 lambda 中的每个集群计算这些数据的中心：

这就是我卡住的地方。我如何计算参考页面上类似显示的功能分配（例如kclusts %>% group_by(k) %>% do(augment(.$kclust[[1]], points.matrix))），其中 my points.matrixismds.test是一个 data.frame ，length(unique(mds.test$lambda))其行数应为应有的倍数？有没有办法以某种方式使用训练集中的中心来计算glance()基于测试任务的统计数据？

任何帮助将不胜感激！谢谢！

编辑：更新进度。我已经弄清楚如何汇总测试/培训作业，但在尝试从两组计算 kmeans 统计数据时仍然遇到问题（测试中心的培训作业和培训中心的测试作业）。更新的代码如下：

我在下面附上了一个图表，说明了我在这一点上的进展。重申一下，我想计算训练数据中心在测试任务/坐标（中心看不到的图）上的 kmeans 统计量（在平方和内、总平方和之间以及在平方和之间）：

我使用 R 包broom将我的结果作为 data.frame 从lm(). 这很好用，但会导致我的ifelse命令出现问题。在安装扫帚包之前运行良好的脚本如下：

现在它给出以下错误：

ifelse((df$oldvariable == 1), 1, df$newvariable) 中的错误：
替换长度为零此外：警告消息：1：未知列 'newvariable' 2：在 rep(no，length.out = length( ans)) : 'x' 为 NULL，因此结果将为 NULL

如果我不安装broom软件包，我仍然可以避免这种情况。未对可能导致此问题的原始 data.frame 进行任何更改。

为什么broom包会导致ifelse命令失败？

我想知道如何使用broom包计算置信区间。

我想做的是简单而标准的：

使用我可以非常简单地visreg绘制回归模型：CI

我对使用broomand重现这个很感兴趣ggplot2，到目前为止我只实现了这个：

该augment函数不计算conf.int。任何线索我可以添加一些smooth信心倒数？

我正在使用 raster 包中的 getData 函数来检索阿根廷的地图。我想使用 ggplot2 绘制生成的地图，所以我使用 broom 包中的 tidy 函数转换为数据框。这很好用，但我不知道如何保留联邦区的名称，以便我可以在地图上使用它们。

这是我不保留地区名称的原始代码：

下面是从 SPDF 中提取地区名称并将其用作地图 ID 的 hack 代码：

我一直在想，必须有某种方法可以使用保留名称的 tidy 功能，但对于我的生活，我无法弄清楚。

我很难理解为什么我的数据没有显示置信区间。当我在另一个数据集上重现我的代码时，代码似乎工作正常。例如，在mtcars

代码是

生成绘图

我得到了置信区间。

但是，这不适用于我的数据。有人可以帮我弄清楚这里出了什么问题吗？我会很感激。

我OLS用

情节，（这是一个少数情况的例子，但结果与整个数据集相同）

CI没有显示。

任何线索我在这里做错了什么？

奇怪的是，当我不使用facet_grid这里时，CI工作完美

我的数据样本

我正在使用 生成多项模型nnet，其中一个模型适合数据集中的每个城市。当我尝试使用tidy这些模型时，我收到以下错误：

但是，如果我为每个城市分别制作一个模型，然后使用，tidy我不会收到任何模型的错误。我也可以毫无错误地使用glace。

什么可能导致此错误？

我有一个数据框，其中包含一列响应变量和几列预测变量。我想分别使用每个预测变量来拟合响应变量的模型，最后创建一个包含模型系数的数据框。以前，我会这样做：

dplyr但是，现在我已经开始使用,broom等，这似乎有点麻烦。使用purrr::map我可以或多或少地重新创建这个模型列表：

但是，我不确定如何将此列表转换为与broom::tidy. 如果我使用分组行而不是列，我将存储模型拟合并broom::tidy用于执行以下操作：

当然这不是我正在做的，但我希望在使用数据列时有类似的过程。有没有办法，也许可以使用purrr::nest或类似的东西来创建所需的输出？

这是我的第一篇文章，所以如果我听起来很傻或者我正在寻找的答案已经存在，请原谅我。

我的主要问题是：我创建了一个包含 4 列（一个字符列、两个数据列和一个包含字符列每个级别的距离矩阵的列）的小标题，我正在尝试创建一个使用第四列的距离矩阵作为因变量，第二列的一些自变量。问题是 R 一直警告我它找不到因变量。

我使用的包如下：

包含我的 IV 的小标题如下所示：

然后我嵌套它：

这是它的外观：

随后，我创建了另一个包含原始存在/不存在数据的小标题：

然后我也嵌套了那个小标题：

它看起来像：

我重命名数据列，以便将它与包含 IV 的小标题连接起来：

作为下一步，我构造了一个函数来计算矩阵：

rr 小标题现在看起来像这样：

然后，我加入了两个 tibbles：

小标题看起来像这样：

我要应用的功能如下所示：

当我尝试使用以下代码计算它时：

my_tibble <- my_tibble %>% mutate(mrm = map(IVs,mrm_model)),

我收到此错误消息：

Error in mutate_impl(.data, dots) : object 'Dist.matrix' not found.

你知道为什么这会不断弹出吗？

当我尝试使用 $ 符号“更正”函数时：

mrm_model <- function(df){ecodist::MRM(my_tibble$Dist.matrix~dist(Area),data = (df))},

我收到以下警告：

Error in mutate_impl(.data, dots) : invalid type (list) for variable 'my_tibble$Dist.matrix'.

在这种类型的数据操作方面，我绝对是新手，所以显然我已经过头了，我将非常感谢我能得到的所有帮助。

我有一个大数据集，我想根据特定变量的值（在我的情况下为生命周期）进行分区，然后在每个分区上运行逻辑回归。在使用 dplyr拟合几个回归模型中@tchakravarty 的回答之后，我编写了以下代码：

我现在的问题是如何使用生成的逻辑模型来计算其余数据（未选择的 0.3 部分）的 AUC，这些数据应该再次按生命周期分组？

提前非常感谢！