写出批量提取模型诊断信息的代码,写出批量增加预测值列、残差列的代码
时间: 2024-02-23 09:03:35 浏览: 29
批量提取模型诊断信息的代码可以使用purrr包中的map函数,对每个模型进行诊断信息提取。下面是一个示例代码:
``` r
library(purrr)
library(broom)
# 准备数据
data(mtcars)
# 定义建模函数
lm_func <- function(df) {
lm(mpg ~ cyl + disp, data = df)
}
# 将数据集划分为多个小数据集
mtcars_split <- split(mtcars, mtcars$cyl)
# 使用map函数调用建模函数,对每个小数据集进行建模,并提取模型诊断信息
model_diagnostics <- map(mtcars_split, ~tidy(lm_func(.x)))
# 查看第一个模型的诊断信息
model_diagnostics[[1]]
```
在这个示例中,我们使用split函数将mtcars数据集按照cyl变量划分为多个小数据集,然后使用map函数调用lm_func函数对每个小数据集进行建模,并使用broom包中的tidy函数提取模型诊断信息。最后,我们可以使用model_diagnostics[[1]]查看第一个模型的诊断信息。
批量增加预测值列、残差列的代码也可以使用purrr包中的map函数,对每个模型进行预测和残差的计算。下面是一个示例代码:
``` r
library(purrr)
# 准备数据
data(mtcars)
# 定义建模函数
lm_func <- function(df) {
lm(mpg ~ cyl + disp, data = df)
}
# 将数据集划分为多个小数据集
mtcars_split <- split(mtcars, mtcars$cyl)
# 使用map函数调用建模函数,对每个小数据集进行建模,并增加预测值列、残差列
mtcars_pred_resid <- map(mtcars_split, function(df) {
model <- lm_func(df)
df$pred <- predict(model)
df$resid <- resid(model)
df
})
# 查看第一个小数据集的预测值列和残差列
mtcars_pred_resid[[1]][, c("pred", "resid")]
```
在这个示例中,我们使用split函数将mtcars数据集按照cyl变量划分为多个小数据集,然后使用map函数调用lm_func函数对每个小数据集进行建模,并使用匿名函数增加预测值列(pred)和残差列(resid)。最后,我们可以使用mtcars_pred_resid[[1]][, c("pred", "resid")]查看第一个小数据集的预测值列和残差列。