ジェネリックロジスティック回帰R

ジェネリックロジスティック回帰ジェネリックロジスティック回帰のジェネリックバージョンを作成できるかどうかは、予想データセット内で異なる名前変数を使用できるようにすることを意味します。ジェネリックロジスティック回帰R

2016-07-12 Buskea22

統計モデルにプレースホルダを配置するという考えは、私にはあまり意味がありません。多分あなたはあなたが意味することを説明することができます。これはstats.stackexchange.comの質問のほうが多いかもしれません。 –

確か：私は現在、複数のソースからのデータを分析しようとしています。ソースはすべて異なる変数名と場所を持ち、データは異なる名前と呼ばれるので、インポートするエクセルファイルから値を取るプレースホルダー変数が回帰に使用できますか？これは、私の考えでは、モデルを作成する前に常に変数の名前を変更しなければならないというハードルを取り除きます。 – Buskea22

ああ、変数が同じ変数を表し、同じスケールであれば、ロジットモデルを鍛えることができますロジスティックのニックネーム）、後でインポートするときに新しい変数の名前を変更してください –

require(mtcars) # this represents your training data 
train <- mtcars 

logit <- glm(vs~mpg, data = train, family = "binomial") 

generic.logit <- function(mpg, data=test){ 
    test   <- data 
    test$mpg  <- mpg 
    mypredictions <- predict(logit, test) 
    return(mypredictions) 
} 

test <- mtcars 
test$random_name <- test$mpg 
test$mpg   <- NULL # this represents your prediction data set 

generic.logit(data=test, mpg = test$random_name) 



     Mazda RX4  Mazda RX4 Wag   Datsun 710  Hornet 4 Drive Hornet Sportabout    Valiant 
     0.2056113   0.2056113   0.9803557   0.3777768   -0.7843397   -1.0425879 
    Duster 360   Merc 240D   Merc 230   Merc 280   Merc 280C   Merc 450SE 
    -2.6781592   1.6690173   0.9803557   -0.5691330   -1.1717119   -1.7742908 
    Merc 450SL   Merc 450SLC Cadillac Fleetwood Lincoln Continental Chrysler Imperial   Fiat 128 
    -1.3869187   -2.2907871   -4.3567720   -4.3567720   -2.5059938   5.1123255 
    Honda Civic  Toyota Corolla  Toyota Corona Dodge Challenger   AMC Javelin   Camaro Z28 
     4.2514984   5.7579458   0.4208181   -2.1616630   -2.2907871   -3.1085728 
    Pontiac Firebird   Fiat X1-9  Porsche 914-2  Lotus Europa  Ford Pantera L  Ferrari Dino 
     -0.5691330   2.9172165   2.3576790   4.2514984   -2.0325390   -0.3539262 
     Maserati Bora   Volvo 142E 
     -2.3768698   0.3777768

出典

2016-07-12 18:44:20

関数内で '$'を使うのは賢明ではありません。目標に応じて '[[varname]]'や '[['varname']]'を使う方が良いでしょう。 –

@ 42私は決してそれに問題はなかった。何か特別な理由？ –

この機能はどうしていますか？どうして 'predict（logit、transform（mtcars、mpg = test $ random_name））' – Zelazny7

ジェネリックロジスティック回帰R

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