如何在 R 中将模型转换为函数答案

【问题标题】：How to turn model into function in R如何在 R 中将模型转换为函数
【发布时间】：2015-02-11 05:56:54
【问题描述】：

假设，我有一个带有lm 的线性模型。只是一个微不足道的：

x = 1:10
y = 1:10
lm1 = lm(y ~ x)

现在我想把它变成一个函数，在这个特定的例子中，它的行为就像function(x) {x}。我怎么做？

嗯，一种方法是使用预测：

f = function(x) { predict(lm1, newdata = data.frame( x ) ) }

但这看起来不必要的麻烦。有没有更好的办法？

【问题讨论】：

您的意思是f = function(x) { predict(lm1, newdata = data.frame(x) ) } 吗？不确定seq(x, x) 的用途。
是的，完全正确。没有理由使用 seq。
但是为什么你认为这很麻烦？编写完成后，您就可以开始运行了。您甚至可以将其扩展为 anyf<-function(x,model) predict(model,newdata=data.frame(x)) tho' 我认为您需要包含一个参数来强制 x 的 name 与指定模型的输入变量名称匹配。

标签： r function regression

【解决方案1】：

我对你为什么要这样做感到困惑，因为你只是在编写一个函数来返回 R 环境中已经存在的东西，但你可以轻松地执行以下操作：

      x = 1:10
      y = 1:10
      lm1 = lm(y ~ x)

      foo <- function(x){
               return(x)
             }

      foo(lm)
    > foo(lm)

      Call:
      lm(formula = y ~ x)

      Coefficients:
      (Intercept)            x  
                0            1

您可以构建foo()，以便对lm() 的实际调用包含在foo() 中：

    foo <- function(x, y){
             return (lm(y~x))
           }

【讨论】：

我猜这只是一个例子，他想要的是创建一个近似于一组数据的模型，并将其作为函数应用于其他数据（新 x）并输出一个新的是的。