我正在尝试从列表列中的模型中提取模型信息。 使用 mtcars 来说明我的问题:
mtcars %>%
nest(-cyl) %>%
mutate(model= map(data, ~lm(mpg~wt, data=.))) %>%
mutate(aic=AIC(model))
我得到的是错误消息:
Error in mutate_impl(.data, dots) :
Evaluation error: no applicable method for 'logLik' applied to an object of class "list".
但是当我这样做时,它就起作用了。
mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
do(model= lm(mpg~wt, data=.)) %>%
mutate(aic=AIC(model))
谁能解释一下为什么吗?为什么第二种方法有效?我不明白。在这两种情况下,列表列“model”都包含 model info 。但可能会有一些差异...非常感谢。
最佳答案
让我们比较一下这两种方法之间的差异。除了最后一个 AIC
调用之外,我们还可以运行您的整个代码,并将结果保存到 a
和 b
。
a <- mtcars %>%
nest(-cyl) %>%
mutate(model= map(data, ~lm(mpg~wt, data=.)))
b <- mtcars %>%
group_by(cyl) %>%
do(model= lm(mpg~wt, data=.))
现在我们可以在控制台中打印结果。
a
# A tibble: 3 x 3
cyl data model
<dbl> <list> <list>
1 6 <tibble [7 x 10]> <S3: lm>
2 4 <tibble [11 x 10]> <S3: lm>
3 8 <tibble [14 x 10]> <S3: lm>
b
Source: local data frame [3 x 2]
Groups: <by row>
# A tibble: 3 x 2
cyl model
* <dbl> <list>
1 4 <S3: lm>
2 6 <S3: lm>
3 8 <S3: lm>
现在我们可以看到数据帧b
按行分组,而数据帧a
则不是。这是关键。
要提取数据帧a
中的AIC,我们可以使用rowwise
函数按每一行对数据帧进行分组。
mtcars %>%
nest(-cyl) %>%
mutate(model= map(data, ~lm(mpg~wt, data=.))) %>%
rowwise() %>%
mutate(aic=AIC(model))
Source: local data frame [3 x 4]
Groups: <by row>
# A tibble: 3 x 4
cyl data model aic
<dbl> <list> <list> <dbl>
1 6 <tibble [7 x 10]> <S3: lm> 25.65036
2 4 <tibble [11 x 10]> <S3: lm> 61.48974
3 8 <tibble [14 x 10]> <S3: lm> 63.31555
或者我们可以使用 map_dbl
函数,因为我们知道每个 AIC 都是数字。
mtcars %>%
nest(-cyl) %>%
mutate(model= map(data, ~lm(mpg~wt, data=.))) %>%
mutate(aic = map_dbl(model, AIC))
# A tibble: 3 x 4
cyl data model aic
<dbl> <list> <list> <dbl>
1 6 <tibble [7 x 10]> <S3: lm> 25.65036
2 4 <tibble [11 x 10]> <S3: lm> 61.48974
3 8 <tibble [14 x 10]> <S3: lm> 63.31555
关于r - 从保存为 r 中列表列的模型中提取模型信息,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45646430/