每组构建多个模型答案

【问题标题】：building multiple models per group每组构建多个模型
【发布时间】：2017-12-09 21:47:16
【问题描述】：

我想对我的数据进行分组，然后每组构建两个线性模型，收集结果，并使用扫帚总结模型参数，但我遇到了一个我似乎无法理解的无限递归错误。代码如下：

library(dplyr)
library(tidyr)
library(broom)

mtcars %>% 
group_by(am) %>% 
dplyr::do(simple_fit =  lm(mpg ~ disp, data = .), 
          complex_fit = lm(mpg ~ disp + hp, data = .)) %>% 
ungroup()
gather(model_type, model, -am) %>% 
broom::tidy(model)

导致此错误：

Error: evaluation nested too deeply: infinite recursion / options(expressions=)?

这个例子中只有 4 个模型，所以我不明白为什么我会遇到这么深的嵌套循环？

【问题讨论】：

标签： r dplyr tidyr lm broom

【解决方案1】：

我在 github 上发现一条评论解决了我的问题 here

固定版本代码如下：

mtcars %>% 
group_by(am) %>% 
dplyr::do(simple_fit = lm(mpg~disp, data = .), 
          complex_fit = lm(mpg ~ disp + hp, data = .)) %>% 
ungroup() %>% 
gather(model_type, model, -am) %>% 
rowwise() %>% 
broom::tidy(model)

【讨论】：