Question

是否可以在R中打印出模型的数学公式。例如，

library(usl)

data(raytracer)
usl.model <- usl(throughput ~ processors, data = raytracer)

我希望能够看到这个模型的（usl.model）公式。任何想法是否可行？

Answer 1

它位于模型的call位置。您可以使用以下方式访问它：

> usl.model@call
usl(formula = throughput ~ processors, data = raytracer)

更紧凑的选项，例如用于显示目的，是：

> print(as.formula(usl.model@call), showEnv=FALSE)
throughput ~ processors

更一般地说，在复杂的对象/列表/等上，str()是结构上的一个很好的切入点。

> str(usl.model)
Formal class 'USL' [package "usl"] with 15 slots
..@ frame        :'data.frame': 11 obs. of  2 variables:
  .. ..$ throughput: num [1:11] 20 78 130 170 190 200 210 230 260 280 ...
.. ..$ processors: num [1:11] 1 4 8 12 16 20 24 28 32 48 ...
.. ..- attr(*, "terms")=Classes 'terms', 'formula' length 3 throughput ~ processors
[.../...]
..@ call         : language usl(formula = throughput ~ processors, data = raytracer)
..@ regr         : chr "processors"
..@ resp         : chr "throughput"

您还可以将@（或$）添加到对象名称（例如usl.model@），然后按<tab>。

Answer 2

＆＃39; usl＆＃39;文件说：

The Universal Scalability Law can be expressed with following
formula. ‘C(N)’ predicts the relative capacity of the system for a
given load ‘N’:

   C(N) = N / (1 + sigma * (N - 1) + kappa * N * (N - 1))

我不确定如何解释您的问题，但是它会起作用来自sigma和kappa的{{1}}和summary(usl.model)系数把它们插入这个等式中？

更新：对于raytracer示例，看起来N代表了C(N) 处理器数量和吞吐量N=raytracer$processors; attach(as.list(usl.model@coefficients)) F=usl.model@scale.factor data.frame(raytracer, pred=F* N / (1 + sigma * (N - 1) + kappa * N * (N - 1)))：

   processors throughput       pred
1           1         20  20.00000
2           4         78  69.55746
3           8        130 118.48067
4          12        170 154.75037
5          16        190 182.70168
6          20        200 204.89242
7          24        210 222.92923
8          28        230 237.87214
9          32        260 250.44877
10         48        280 285.56580
11         64        310 306.91823

这会产生：

default

我不确定如何计算sigma和kappa。文档说def lol transaction do puts 'Block in method: starting transaction with block with return' return puts 'this will not show' end end lol() transaction do puts 'block in Kernel: starting transaction with block with return' return puts 'this will not show' end方法使用＆＃34;转换成第二个度多项式＆＃34; （引用冈瑟），但如果模型框架缺乏预测值为1然后它似乎回退到优化系数（比例因子，西格玛和卡帕）最小化总和平均实际和预测响应变量之间的差异（上面的最后两列）。

是否可以打印出R中的模型形式

2 个答案: