使用 nls 处理 Sapply 循环中的错误 - 循环在第一个错误处停止并且不输出任何数据

Question

我有一个非常大的数据集，其中包含一个自变量 (Kpl) 和几千个因变量 (Y1,... Yi)。

我想计算所有 Kpl Vs Yi 对的二次函数拟合的 AICc。

我有以下代码，我对几个样本进行了测试并运行良好

cor_data <- read.csv("R/data/experimental_data/kpl_1.csv") 
Kpl <- as.matrix(cor_data[,1])

sapply(cor_data[,-1], function(x) AICc(nls(x ~ a*exp(b*Kpl),start = list(a=1,b=1),control=list(maxiter=1000))))

当我在原始文件中添加更多样本时，如果出现错误，整个 sapply 循环停止并且不输出任何数据。我意识到某些模型将无法与我正在尝试的方程式相匹配，这很好，但是有没有办法强制 sapply 循环在错误后继续并给出实际样本的结果工作吗？

如果它还可以打印出拟合失败的原因，则有好处，因为它可能是一堆不同的事情（低于最小因子、高于最大值或错误的起始值）。

Answer 1

您可以使用 try-catch 或查看 tidyverse 中的 tidy-evaluation：

evalF <- function(x){
  fit <- try(nls(x ~ a * exp(b * Kpl),
                 start = list(a = 1, b = 1),
                 control = list(maxiter = 1000)))
  if(!inherits(fit, 'try-error'))
    AIC(fit)
  else
    NULL
}
sapply(cor_data[, -1], evalF)

如果您想打印错误消息，您可以简单地将fit 而不是NULL 或类似的print 返回到控制台。考虑在后一种情况下使用warning(...) 函数来进行格式化。