使用 rms::Predict 遍历列

Question

我正在编写一个函数来迭代循环遍历字符向量的每个元素，做一些事情，并将每个输出附加到适当的列表中。在循环中，我正在做的一件事是使用我的字符列表中的第 i 个元素作为它的参数。但我收到以下错误： Error in Predict(model_fit,vars[i]) : predictor(s) not in model: c("[","vars","i") 在对其进行了一些研究之后，我尝试创建一个数据承诺，以便通过修改我的函数来引用尚未评估的 vars 向量的第 i 个元素：Predict(model_fit,substitute(vars[i],env = as.list(vars)) 输出关于预测器的类似错误消息(s) 不在模型中。关于如何正确编码以便Predict() 函数准确引用我想要的向量元素的任何线索？

这是一个可重现的例子：

data(iris)
library(rms)

iris$binomial_species <- ifelse(iris$Species=='setosa',1,0)
vars <- colnames(iris)

dd <- datadist(iris)
options(datadist='dd')

for (i in seq(length(vars))) {
  fit <- lrm(binomial_species~Sepal.Length+Sepal.Width+Petal.Length+Petal.Width,data = iris)
  Predict(fit,substitute(vars[i],env=as.list(vars))
}

Answer 1

如果要对列名使用字符值，请使用name= 参数。所以这些都是一样的

Predict(fit, Sepal.Length)
Predict(fit, name="Sepal.Length")
myvar <- "Sepal.Length"
Predict(fit, name=myvar)

所以在你的循环中你可以做

for (i in seq(length(vars))) {
  fit <- lrm(binomial_species~Sepal.Length+Sepal.Width+Petal.Length+Petal.Width,data = iris)
  Predict(fit, name=vars[i])
}

这里不需要substitute()或任何非标准评估。

Answer 2

一种选择是建立对Predict 和eval 的调用。您没有将结果存储在任何地方，因此您应该将Predict 的结果放在一个列表中。最简单的方法是lapply 而不是循环。此外，您不需要在每次循环时都运行 fit。最后，您不能遍历所有 vars，因为它们包括“物种”（不在您的模型中）和“binomial_species”（因变量）：

library(rms)

iris$binomial_species <- ifelse(iris$Species=='setosa', 1, 0)

fit <- lrm(binomial_species ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + 
                              Petal.Width, data = iris)

result <- lapply(colnames(iris)[-c(5:6)], function(var){
  eval(as.call(list(quote(Predict), x = fit, as.name(var))))
})

str(result)
#> List of 4
#>  $ :Classes ‘Predict’ and 'data.frame':  200 obs. of  7 variables:
#>   ..$ Sepal.Length: num [1:200] 4.6 4.61 4.63 4.64 4.65 ...
#>   ..$ Sepal.Width : num [1:200] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ...
#>   ..$ Petal.Length: num [1:200] 4.35 4.35 4.35 4.35 4.35 4.35 4.35 4.35 4.35 
#>   ..$ Petal.Width : num [1:200] 1.3 1.3 1.3 1.3 1.3 1.3 1.3 1.3 1.3 1.3 ...
#>   ..$ yhat        : num [1:200] -18.3 -18.2 -18.2 -18.1 -18.1 ...
#>   ..$ lower       : num [1:200] -429 -425 -422 -419 -415 ...
#>   ..$ upper       : num [1:200] 392 389 386 382 379 ...
#>   ..- attr(*, "out.attrs")=List of 2
#>   .. ..$ dim     : Named int [1:4] 200 1 1 1

#> (...etc)