我想用 for 循环计算 R 中特征选择的 t-Statistic。数据有 155 列，因变量是二元的(诱变剂 - 非诱变剂)。我想为每一列分配一个 t-stat。问题是我不知道如何写它。
这是我尝试在 R 中实现的公式:
我还写了一个代码，但我不确定它，它只是用于第一列。我需要将其写入所有列的 for 循环中。
abs(diff(tapply(train_df[,1], train_df$Activity, mean))) / sqrt(sd((train_df$NEG_01_NEG[train_df$Activity == "mutagen"])^2) / (length(train_df$NEG_01_NEG[train_df$Activity == "mutagen"])) +
sd((train_df$NEG_01_NEG[train_df$Activity != "mutagen"])^2) / (length(train_df$NEG_01_NEG[train_df$Activity != "mutagen"])))
提前致谢!
最佳答案
如果您不想担心速度(并且您可能不关心 155 列)，您可以使用 t.test 函数并将其应用于每一列。
先模拟一些数据
set.seed(1)
DF <- data.frame(y=rep(1:2, 50), x1=rnorm(100), x2=rnorm(100), x3=rnorm(100))
head(DF)
y x1 x2 x3
1 1 -0.6264538 -0.62036668 0.4094018
2 2 0.1836433 0.04211587 1.6888733
3 1 -0.8356286 -0.91092165 1.5865884
4 2 1.5952808 0.15802877 -0.3309078
5 1 0.3295078 -0.65458464 -2.2852355
6 2 -0.8204684 1.76728727 2.4976616
然后我们可以使用公式参数将 t.test 函数应用于除第一列之外的所有列。
group <- DF$y
lapply(DF[,-1], function(x) { t.test(x ~ group)$statistic })
返回每列的检验统计量。
t.test 计算大量您不需要的额外信息，因此您可以通过直接进行计算来大大加快速度，但这里确实没有必要
关于r - 用于特征选择的 t-stat，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43017689/