从条件公式中提取信息
我想写一个接受公式作为第一个参数的R函数，类似于lm（）或glm（）和朋友。 在这种情况下，它是一个函数，它接收一个数据帧并以SVMLight格式写出一个文件，其格式如下：
<line> .=. <target> <feature>:<value> <feature>:<value> ... <feature>:<value> # <info>
<target> .=. +1 | -1 | 0 | <float>
<feature> .=. <integer> | "qid"
<value> .=. <float>
<info> .=. <string>
例如，以下数据框：
result qid f1 f2 f3 f4 f5 f6 f7 f8
1 -1 1 0.0000 0.1253 0.0000 0.1017 0.00 0.0000 0.0000 0.9999
2 -1 1 0.0098 0.0000 0.0000 0.0000 0.00 0.0316 0.0000 0.3661
3 1 1 0.0000 0.0000 0.1941 0.0000 0.00 0.0000 0.0509 0.0000
4 -1 2 0.0000 0.2863 0.0948 0.0000 0.34 0.0000 0.7428 0.0608
5 1 2 0.0000 0.0000 0.0000 0.4347 0.00 0.0000 0.9539 0.0000
6 1 2 0.0000 0.7282 0.9087 0.0000 0.00 0.0000 0.0000 0.0355
将表示如下：
-1 qid:1 2:0.1253 4:0.1017 8:0.9999
-1 qid:1 1:0.0098 6:0.0316 8:0.3661
1 qid:1 3:0.1941 7:0.0509
-1 qid:2 2:0.2863 3:0.0948 5:0.3400 7:0.7428 8:0.0608
1 qid:2 4:0.4347 7:0.9539
1 qid:2 2:0.7282 3:0.9087 8:0.0355
我想写的函数会被调用如下所示：
write.svmlight(result ~ f1+f2+f3+f4+f5+f6+f7+f8 | qid, data=mydata, file="out.txt")
甚至
write.svmlight(result ~ . | qid, data=mydata, file="out.txt")
但我无法弄清楚如何使用model.matrix()和/或model.frame()来知道它应该写什么列。 这些是正确的东西吗？
任何帮助非常感谢！
部分答案。 您可以下标公式对象以获取公式的解析树：
> f<-a~b+c|d
> f[[1]]
`~`
> f[[2]]
a
> f[[3]]
b + c | d
> f[[3]][[1]]
`|`
> f[[3]][[2]]
b + c
> f[[3]][[3]]
d
现在你需要的只是代码来走这棵树。
更新：这是走树的函数的一个例子。
walker<-function(formu){
if (!is(formu,"formula"))
stop("Want formula")
lhs <- formu[[2]]
formu <- formu[[3]]
if (formu[[1]]!='|')
stop("Want conditional part")
condi <- formu[[3]]
flattener <- function(f) {if (length(f)<3) return(f);
c(Recall(f[[2]]),Recall(f[[3]]))}
vars <- flattener(formu[[2]])
list(lhs=lhs,condi=condi,vars=vars)
}
walker(y~a+b|c)
另请terms.formula和terms.object的文档。 查看一些采用条件公式的函数的代码可以提供帮助，例如。 lme4包中的lmer函数。
我用了
formu.names <- all.vars(formu)
Y.name <- formu.names[1]
X.name <- formu.names[2]
block.name <- formu.names[3]
在我写的关于为煎蛋人测试做一个事后处理的代码中：
http://www.r-statistics.com/2010/02/post-hoc-analysis-for-friedmans-test-r-code/
但它只适用于：Y`X |块
我希望能有更好的答案给别人。
链接地址: http://www.djcxy.com/p/45215.html