如何评估具有不同参数的函数而不必继续用 R 写出来

如何解决如何评估具有不同参数的函数而不必继续用 R 写出来

我有一个函数，我想将所有内容固定为单个参数。

    ls <- score_model_compound(data,pred,tmp$Prediction,score= "log")
    bs <- score_model_compound(data,score="Brier")
    ss <- score_model_compound(data,score="spherical")

我想要的是这样的

ls = data.frame()
    ls <- score_model_compound(data,score= c("log","Brier","spherical"))

是否有我可以使用的函数，例如 apply()，可以让我执行此操作？

谢谢

解决方法

您可以创建某种包装函数，只将第一个参数作为您想要改变的参数，然后将其传递给 lapply：

## Creating the wrapping function
my.wrapping.function <- function(score,data,pred,tmp) {
    return(score_model_compound(data  = data,pred  = pred,tmp   = tmp,score = score))
}

## Making the list of variables
my_variables <- as.list(c("log","Brier","spherical"))

## Running the function for all the variables (with the set specific arguments)
result_list <- lapply(my_variables,my.wrapping.function,data = data,pred = pred,tmp = tmp$Prediction)

最后，要将其转换为 data.frame（或矩阵），您可以对结果使用 do.call(cbind,...) 函数：

## Combining the results into a table
my_results_table <- do.call(cbind,result_list)

这是否回答了您的问题？

,

mapply() 来救援：

score_v = c('spherical','log','Brier')

l = mapply(
  score_model_compound,# function
  score = score_v,# variable argument vector
  MoreArgs = list(data = data,# fixed arguments
                  pred = pred),SIMPLIFY = FALSE # don't simplify
) 

您可能需要自己稍微调整一下，因为您没有提供可重现的示例。 mapply(SIMPLIFY = FALSE) 将输出一个列表。如果函数返回 data.frame 的结果列表 data.frame 随后可以绑定到例如data.table::rbindlidst()。

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或者，您也可以使用循环：

l = list()
for (i in seq_along(score_v)) {
  sc = score_v[i]
  message('Modeling: ',sc)
  smc = score_model_compound(data,score = sc)
  l[[i]] = smc
  names(l)[i] = sc
}