r - 如何将大量模型传递给gather_predictions

Question

在 modelr 包中，函数 gather_predictions 可用于将多个模型的预测添加到数据框中，但是我不确定如何在中指定这些模型函数调用。帮助文档给出了以下示例:

df <- tibble::data_frame(
  x = sort(runif(100)),
  y = 5 * x + 0.5 * x ^ 2 + 3 + rnorm(length(x))
)

m1 <- lm(y ~ x, data = df)
grid <- data.frame(x = seq(0, 1, length = 10))
grid %>% add_predictions(m1)

m2 <- lm(y ~ poly(x, 2), data = df)
grid %>% spread_predictions(m1, m2)
grid %>% gather_predictions(m1, m2)

这里在函数调用中特别提到了模型。如果我们有一些想要预测的模型，那么这种方法就很好用，但如果我们有大量或未知数量的模型怎么办？在这种情况下，手动指定模型实际上不再可行。

帮助文档表述参数段的方式似乎表明您需要将每个模型添加为单独的参数。

gather_predictions and spread_predictions take multiple models. The name will be taken from either the argument name of the name of the model.

例如，将模型列表输入到 Gather_predictions 中是行不通的。

是否有一些简单的方法可以将列表/大量模型输入到gather_predictions？

列表中 10 个模型的示例:

modelslist <- list()
for (N in 1:10) {
  modelslist[[N]] <- lm(y ~ poly(x, N), data = df)
}

如果以列表以外的其他方式存储模型效果更好，那也没关系。

Answer 1

m <- grid %>% gather_predictions(lm(y ~ poly(x, 1), data = df))
for (N in 2:10) {
  m <- rbind(m, grid %>% gather_predictions(lm(y ~ poly(x, N), data = df)))
}