Question

我对caret包中提供的机器学习算法生态系统感到好奇，但很快发现自己遇到了将列表转换为数据帧的问题。

我希望构建一个由caret方法名称，其标签，关联库，类型（分类，回归）和标记组成的数据集。

我的第一步是：

library(caret)
carets <- getModelInfo()

这会将所有caret模型信息放入一个巨大的命名列表中。我可以通过以下方式获取列表的子元素：

attach(carets)
ada$label
ada$library
ada$type
ada$tags

有没有办法从整个列表中提取该信息？我试过了：

library(data.table)
carets.df <- data.frame(unlist(carets))
carets.df2 <- rbindlist(carets, fill=TRUE)
carets.df3 <- do.call(rbind, Map(data.frame, carets)
carets.df4 <- lapply(carets, function(x) do.call(rbind, x))

无济于事。我觉得我很接近，但我不熟悉列表并以编程方式提取命名元素......

Answer 1

答案真的源于我对如何找到特定列表元素的无知，但在这种情况下，下面的hacky方式得到了我所追求的：

carets <- getModelInfo()

carets.names <- names(carets)

carets.library <- 0
carets.label <- 0
carets.type <- 0
carets.tags <- 0

for(i in 1:length(carets.names)){
  carets.library <- c(carets.library, toString(carets[[i]][["library"]]))
  carets.label <- c(carets.label, carets[[i]][["label"]])
  carets.type <- c(carets.type, toString(carets[[i]][["type"]]))
  carets.tags <- c(carets.tags, toString(carets[[i]][["tags"]]))
}

carets.df <- data.frame(carets.names, carets.library[2:228], carets.label[2:228], carets.type[2:228], carets.tags[2:228])

将列表数据从插入符号拉入数据帧

1 个答案: