如何在惩罚回归参数中使用粘贴添加预测变量？

Question

我不想将预测变量指定为回归参数，而是只传递一个字符串并将其更改为正确的语法，然后再将其用于惩罚回归。在Loop function to add large numbers of predictors in regression function 或How to use paste to get formula 中已经解释了如何为 lm 做到这一点，但它不适用于惩罚回归。

这是我的代码：

df<-data.frame(date=seq(as.Date("2018-01-01"), as.Date("2018-10-01"), by="days"))
df$month<-format(as.Date(df$date), "%m")
df$y<-runif(nrow(df),1,100)
df$time<- -floor(nrow(df)/2):(ceiling(nrow(df)/2)-1)/1000
df$month<-as.factor(df$month)

yname<-"y"
xnames<-colnames(training)
xnames<-xnames[-which(xnames==yname)]
xnames<-xnames[-which(xnames=="date")]
yname<-paste(yname,",")
formula<-paste(yname,"~",paste(xnames,collapse="+"))

ens<-penalized(formula, ~ 0,lambda1=1, lambda2=1, positive =TRUE, data=training)

我尝试使用 as.formula 作为公式，但它不适用于逗号。如果我手动输入变量名并且它适用于 lm 但不适用于受到惩罚，这一切都可以正常工作。有什么想法吗？

请注意，我已对问题进行了编辑，以使其更具体地用于惩罚。

Answer 1

你快到了，你只需要使用'粘贴'功能：

string <- paste("month", "time", sep = " + ")

我不熟悉“惩罚”功能。但是，如果您还有其他问题，您可能需要粘贴整个公式。例如，对于线性回归，您需要使用类似：

string_variables <- paste("month", "time", sep = " + ")
string_formula <- paste("y ~ ", string_variables ,sep = " ")

# simple linear regression usage
ens <- lm(formula = string_formula, data=training)
summary(ens)