Question

我一直在尝试编写一个能够使用不同分类函数的代码。但是，根据我使用的分类函数，参数不同。我想有这样的事情：

classification_flow <- function(classification_function, ...) {
    if (classification_function == randomForest) {
        ...
    } 
    else if (classification_function == svm) {
        ...
    }
}

当然，由于==没有为功能构建，因此无法正常工作。我尝试过使用str，names，attr，看了一下methods和UseMethod，但我无法找到一种合适的方式。

有人能帮助我吗？

谢谢，
杰斯

PS：在这种特殊情况下，我试图做的是将一个概率矩阵作为输出，所以像这样：

classification_flow <- function(classification_function, train, classes, ...) {
    if (classification_function == randomForest) {
        mat = classification_function(train, classes, type="prob")
    } 
    else if (classification_function == svm) {
        mat = classification_function(train, classes, probabilities = T)
    }
    return(mat)
}

如果你知道更优雅的解决方案......

Answer 1

您正在寻找substitute：

f <- function(x, FUN) {
  if (substitute(FUN) == 'max') {
    print('Max invoked')
  }
  FUN(x)
}

> f(1:4, sum)
[1] 10
> f(1:4, max)
[1] "Max invoked"
[1] 4

Answer 2

首先，输入classification_function字符输入。

然后，使用switch功能在两个选项之间进行选择，如下所示：

classification_flow <- function(classification_function, train, classes, ...) {
switch(classification_function,
  randomForrest=    {mat<-classification_function(train, classes, type="prob")},
  svm =  { mat<-classification_function(train, classes, probabilities = T)  },
  stop("You did not pick randomForrest or svm")
 )
return(mat)
}

修改：添加stop行，如果未选择任何选项，则会显示错误消息。指定所有选项（例如svm=）后，如果没有先前的匹配项，您可以添加要执行的最后一行。

Answer 3

这是一个可以获得角色或功能的版本。然后你可以进行角色比较，找到合适的案例。

classification_flow <- function(classification_function, train, classes, ...) {
    if (is.function(classification_function)) {     
        fname <- deparse(substitute(classification_function))
    } else if (is.character(classification_function)) {
        fname <- classification_function
        classification_function < - get(classification_function)
    } else {
        stop("invalid classification_function")
    }

    if (fname == "randomForest") {
        mat = classification_function(train, classes, type="prob")
    } 
    else if (fname == "svm") {
        mat = classification_function(train, classes, probabilities = T)
    }
    return(mat)
}

Answer 4

您可以使用formals函数来确定函数期望的参数，然后相应地调用它。另请参阅do.call以了解动态创建函数调用并调用它的方法。

如何区分R中的函数

4 个答案: