Logistic回归训练集的功能

Question

我正在尝试创建一个函数来测试在训练集上开发的逻辑回归模型。

例如

train <- filter(y, folds != i)
test <- filter(y, folds == i)

我希望能够将公式用于不同的数据集。 例如，如果我将y作为响应变量（例如“low”在birthwt数据集中，并x作为解释变量，例如“age", “race”如何将这些参数实现到glm.train公式中，而不必为不同的数据集分别键入函数？

glm.train <- glm(y ~x, family = binomial, data =  train)

Answer 1

您可以使用reformulate根据字符串创建公式：

x <- c("age", "race")
y <- "low"

form <- reformulate(x, response = y)
# low ~ age + race

将此公式用于glm：

glm.train <- glm(form, family = binomial, data =  train)