在 r 中聚合 rmse 和 r2答案

【问题标题】：Aggregating rmse and r2 in r在 r 中聚合 rmse 和 r2
【发布时间】：2017-03-31 07:09:52
【问题描述】：

这是一个示例数据数据2：

lvl x y 0 20.099 21.2 100 21.133 21.4 250 20.866 21.6 500 22.679 21.8 750 22.737 22.1 0 30.396 32.0 100 31.373 32.1 250 31.303 32.2 500 33.984 32.8 750 44.563 38.0 0 22.755 18.5 100 23.194 18.8 250 23.263 20.5 500 23.061 27.9 750 25.678 36.4

我尝试通过以下代码行获取每个级别 (lvl) 的 rmse 和 r2：分别是data2 %>% group_by(lvl) %>% summarise_each(funs(rmse(data2$x~data2$y)))和summary(lm(data2$x,data2$y))$r.squared，在计算rmse时得到如下错误信息：

错误：参数“obs”丢失，没有默认值

和

# A tibble: 5 x 3 lvl x y <int> <dbl> <dbl> 1 0 0.6639888 0.6639888 2 100 0.6639888 0.6639888 3 250 0.6639888 0.6639888 4 500 0.6639888 0.6639888 5 750 0.6639888 0.6639888

在计算 r2 时。

我想汇总每个级别的 rmse 和 r2。在这种情况下，我只有 5 个级别。所以答案看起来像 5 行 X 3 列，列名 `"lvl","rmse","r2" 提前谢谢你。

【问题讨论】：

标签： r aggregate-functions summarize

【解决方案1】：

你不需要summarise_eachsummary 会做你想做的事。如果您更喜欢使用 dplyr，这里有一个解决方案

data2 <-
data.frame(
  lvl = c(  0, 100, 250, 500, 750, 0, 100, 250, 500, 750, 0, 100, 250, 500, 750)
  ,x = c(
    20.099, 21.133, 20.866, 22.679, 22.737, 30.396, 31.373, 31.303, 33.984, 44.563, 22.755, 23.194, 23.263, 23.061, 25.678
  )
  ,y = c(21.2, 21.4, 21.6, 21.8, 22.1, 32.0, 32.1, 32.2, 32.8, 38.0, 18.5, 18.8, 20.5, 27.9, 36.4)
)

#install.packages("ModelMetrics")
library(ModelMetrics)

data2 %>%
  group_by(lvl) %>%
  summarise(
    RMSE = rmse(x, y)
    ,R2 = cor(x, y)^2
  )

## A tibble: 5 × 3
#    lvl     RMSE        R2
#  <dbl>    <dbl>     <dbl>
#1     0 2.701237 0.8176712
#2   100 2.575982 0.8645350
#3   250 1.729888 0.9091029
#4   500 2.920640 0.7207692
#5   750 7.267279 0.4542507

【讨论】：

【解决方案2】：

## split your data2 into a list by the levels of the factor and then use lapply
list_of_rsquared <- lapply(split(data2, data2$lvl), function (z) {
  summary(lm(x ~ y, data = z))$r.squared
}
)

## you will get a list of r.squared for each level . Now you can simply rbind the list of r.squared.
rsquared_vals <- do.call("rbind", list_of_rsquared)

您可以对 RMSE 使用相同的方法。（我假设您编写了一个名为 RMSE 的函数？因为我只是使用您上面的公式）

list_of_rmse <- lapply(split(data2, data2$lvl), function (z) { sqrt(mean((z$x - z$y)^2)) } )

rmse_vals <- do.call("rbind", list_of_rmse)

你现在可以cbind你现在需要的所有三列：

cbind(data2$lvl, rsquared_vals, rmse_vals)

【讨论】：

非常感谢。 rmse 没有工作。它给了我错误信息：Error in match(class(obs), c("integer", "numeric", "ts", "zoo")) : argument "obs" is missing, with no default。你能调整一下吗？
你能分享你的rmse函数吗？
我试过data2 %>% group_by(lvl) %>% summarise_each(funs(rmse))，但没用。
r 中没有预定义函数rmse。阅读：rforge.net/doc/packages/hydroGOF/rmse.html 学习如何计算 RMSE 并首先为其编写函数！
是的，我看到了。它有预定义的rmse 和hydroGOF 包。这就是我尝试使用rmse 函数的原因。我也试过list_of_rmse <- lapply(split(data2, data2$lvl), function (z) { z<-sqrt(mean(data2$x - data2$y)^2) } )，但我得到了一个答案列表：$0` [1] 0.0144 $100 [1] 0.0144 $250 [1] 0.0144 $500 [1] 0.0144 $@987654337 @ [1] 0.0144`你能否调整一下以获得最终结果。谢谢