将分组模型应用回数据 [英] Apply grouped model back onto data
本文介绍了将分组模型应用回数据的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我适合这样的模型
groupedTrainingSet = group_by(trainingSet, geo);
models = do(groupedTrainingSet, mod = lm(revenue ~ julian, data=.))
grouptedTestSet = group_by(testSet, geo);
// TODO: apply model back to test set
模型看起来像
geo mod
1 APAC <S3:lm>
2 LATAM <S3:lm>
3 ME <S3:lm>
7 ROW <S3:lm>
4 WE <S3:lm>
5 NA <S3:lm>
我想我应该能够再次申请做,但我没有看到。或者,我可以按照
I think I should be able to just apply 'do' again but I'm not seeing it...Alternatively I can do something along the lines of
apply(trainingData, fitted =
predict(select(models, geo==geo)$mod, .));
但我不知道那里的语法。
But I'm not sure about the syntax there.
推荐答案
这是一个 dplyr
获得类似答案的方法,遵循@ Mike.Gahan使用的方法: / p>
Here is a dplyr
method of obtaining a similar answer, following the approach used by @Mike.Gahan :
library(dplyr)
iris.models <- iris %>%
group_by(Species) %>%
do(mod = lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = .))
iris %>%
tbl_df %>%
left_join(iris.models) %>%
rowwise %>%
mutate(Sepal.Length_pred = predict(mod,
newdata = list("Sepal.Width" = Sepal.Width)))
或者你可以一步一步地创建一个预测函数:
alternatively you can do it in one step if you create a predicting function:
m <- function(df) {
mod <- lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = df)
pred <- predict(mod,newdata = df["Sepal.Width"])
data.frame(df,pred)
}
iris %>%
group_by(Species) %>%
do(m(.))
这篇关于将分组模型应用回数据的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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