グループごとのブートストラップと統計の計算

Question

私はいくつかのモデル適合をブートストラップし、毎回モデルを再実行することなく統計を計算しようとしています。最初のdo()の中でr2を計算すると、これはうまくいくが、データにアクセスする方法を知りたい。

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) 
    }) 

、今のようなもの：

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

が、私はcの

Error: .y is not a vector (NULL)

または

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

Error in map2_dbl(.x = .x, .y = .y$test, .f = rsquare) : object '.x' not found

を取得構文の権利を得ていないようです。

help？ おかげ

EDIT：

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}) 
    ) 
    }) 

Answer 1

一つの選択肢はmutate内map2を使用することです：@ aosmithさんのコメントに おかげで、私はやや簡単な解決策を作成しました。あなたがリストのリストを使用しているので、最も内側のリストにアクセスするためにネストされたmap2で終了しました。ドル記号の演算子も抽出括弧も私のために働いていなかったので、map(datsplit, "test")でtestのデータを取り出しました。ここで

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

はすべて一緒にネストされたリストを回避し、別のオプションです：

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)) 

Answer 2

@aosmithは私の質問に答えたが、ここで簡単なソリューションである全体的な

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}) 
    ) 
    })