为了下面的讨论，我将创建这个假训练数据框:
> dataset = data.frame(result=c("yes","yes","no","no","no"),
s1=seq(0,8,2), s2=seq(1,9,2))
> dataset
result s1 s2
1 yes 0 1
2 yes 2 3
3 no 4 5
4 no 6 7
5 no 8 9
>
我正在尝试从类似于上图所示的多个数据帧中训练多个 kernlab KSVM 模型。
result对于每个数据帧，列实际上被命名为不同的(它根据使用该数据集训练的模型应该预测的内容命名)。我对 R 还是很陌生，所以我使用的语法只是在我从 Rattle 的日志选项卡中剪切和粘贴的代码之后建模的(没有双关语意):
trainedModel = ksvm(as.factor(result) ~ ., data=dataset[,c(input, target), ...)
...哪里
result是 dataset 中列的名称数据框。我明白 as.factor(result) ~ .是一个公式，这意味着 ~ 左边的东西不知何故源自 ~ 右侧的东西，还有 .仅表示“~ 左侧未指定的所有其他内容”。至少我认为这就是它的意思。我的问题是我希望能够以编程方式创建和训练这些模型，并且输入数据集中的目标列的名称会发生变化。
如何在代码
as.factor(result)中指定“colnames(dataset)[1]”(即动态确定的列名，在编码时不知道列名) ?
最佳答案
?as.formula , 允许您使用 paste 构建公式.将这些放在一起，您可以创建基于变量的公式，例如:
as.formula(paste("as.factor(",result_column,") ~ ."))
关于带有 as.factor() : any way to specify the argument as a variable content instead of directly by name? 的 R 公式，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29981322/