Question

我想建立2个基于数据集的2个子集的线性回归模型，然后得到一个包含每个子集的预测值的列。这是我的数据框示例：

dat <- read.table(text = " cats birds    wolfs     snakes
 0        3        8         7
 1        3        8         7
 1        1        2         3
 0        1        2         3
 0        1        2         3
 1        6        1         1
 0        6        1         1
 1        6        1         1   ",header = TRUE)

首先，我建立了两个模型：

# one is for wolfs ~ snakes where cats=0
f0<-lm(wolfs~snakes,data=dat,subset=dat$cats==0)

#the second model is for wolfs ~ snakes where cats=1
f1<-lm(wolfs~snakes,data=dat,subset=dat$cats==1)

然后我根据每个模型做了预测：

f0_predict<-predict(f0,data=dat,subset=dat$cats==1,type='response')
f1_predict<-predict(f1,data=dat,subset=dat$cats==0,type='response')

这很好用，但我找不到一种方法将它插回到原始数据框中，如果cat == 0我会得到行的模型的预测值其中cats == 0，如果cat == 1，我会在名为full_prediction的同一列中得到cat == 1的行的模型预测值。例如，输出应该是（带有伪预测值）：

  cats   birds    wolfs     snakes full_prediction
     0        3        8         7        0.6
     1        3        8         7        0.5
     1        1        2         3        0.4
     0        1        2         3        0.3
     0        1        2         3        0.3
     1        6        1         1        0.7
     0        6        1         1        0.1
     1        6        1         1        0.7

如果你看一下6-8行，你会发现，对于猫来说，full_prediction的值是0.7 = = 1而对于猫来说是0.1 == 0 任何想法怎么做这样的事情？

Answer 1

使用split和unsplit

dat.l <- split(dat, dat$cats)

dat.l <- lapply(dat.l, function(x){
  mod <- lm(wolfs~snakes,data=x)
  x$full_prediction <- predict(mod,data=x,type='response')
  return(x)
})

unsplit(dat.l, dat$cats)

输出：

cats birds wolfs snakes full_prediction
1    0     3     8      7       7.5789474
2    1     3     8      7       7.6666667
3    1     1     2      3       3.0000000
4    0     1     2      3       2.6315789
5    0     1     2      3       2.6315789
6    1     6     1      1       0.6666667
7    0     6     1      1       0.1578947
8    1     6     1      1       0.6666667

dplyr解决方案是：

require(dplyr)
dat %>% 
  group_by(cats) %>%
  do({
    mod <- lm(wolfs~snakes, data = .)
    pred <- predict(mod)
    data.frame(., pred)
  })

如何将两个线性回归预测模型（每个数据帧的子集）合并到数据帧的一列中

1 个答案: