将n添加到R中的变量名答案

【问题标题】：adding n to variable name in R将n添加到R中的变量名
【发布时间】：2021-05-19 14:17:32
【问题描述】：

我正在尝试跟踪我的迭代，以便比较模型选择的结果。

我的代码目前如下所示：

library(depmixS4) 
n <- 2
for (i in 1:11) {
  model <- mix(list(DCRF$Specify_SaO2 ~ 1, DCRF$Haematocrit_1 ~ 1, DCRF$Glasgow_Coma_Score ~ 1),
               family = list(gaussian("identity"),  # For every corresponding 
                             gaussian("identity"),  #    indicator a family of distribution 
                             multinomial("identity")), #    should be indicated in the list.
               data = DCRF,        
               nstates = n,        # This is the number of classes
               initdata = DCRF     
  )
  fit.mod <- fit(model)   
  
  print(fit.mod)

  n <- n + 1
}

理想情况下，我希望变量 fit.mod 通过写入新变量 fit.modn 来跟踪 n 的相应值所以我想以新变量fit.mod2、fit.mod3、fit.mod4 等结尾。

【问题讨论】：

您可以使用命名列表（可能更好）或assign 函数。
Use lists!

标签： r variables naming

【解决方案1】：

您可以将模型的每次迭代存储在 list 中。

library(depmixS4) 

fit.mods <- list() # we initialize an empty list

for (i in 1:11) {

  model <- mix(list(DCRF$Specify_SaO2 ~ 1, DCRF$Haematocrit_1 ~ 1, DCRF$Glasgow_Coma_Score ~ 1),
               family = list(gaussian("identity"),  # For every corresponding 
                             gaussian("identity"),  #    indicator a family of distribution 
                             multinomial("identity")), #    should be indicated in the list.
               data = DCRF,        
               nstates = i + 1,        # This is the number of classes
               initdata = DCRF     
  )
  fit.mods[i] <- fit(model)   # using bracket indexing we write each fitted model to a separate list entry
  
  print(fit.mod)
}

您可以这样命名列表条目：

names(fit.mods) <- paste0("fit.mod", 1:11)

或者，您可以使用lapply() 或purrr::map() 代替for 循环。他们已经生成（命名）列表作为输出，而且您不需要初始化 list。

fit.mods <- lapply(1:11, function(x) {
  model <-
    mix(
      list(
        DCRF$Specify_SaO2 ~ 1,
        DCRF$Haematocrit_1 ~ 1,
        DCRF$Glasgow_Coma_Score ~ 1
      ),
      family = list(
        gaussian("identity"),
        # For every corresponding
        gaussian("identity"),
        #    indicator a family of distribution
        multinomial("identity")
      ),
      #    should be indicated in the list.
      data = DCRF,
      nstates = x + 1,
      # This is the number of classes
      initdata = DCRF
    )
  fit(model)
})

此外，tidymodels 提供了一个明确的框架，用于迭代同一模型的变体。貌似depmixS4目前不支持，但值得一看。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用命名对象列表的解决方案：

results <- list()

for (i in 1:3) {
  results[[paste0("iteration_", i)]] <- data.frame(some_value = 1:i)
}

列表results现在是：

$iteration_1
  some_value
1          1

$iteration_2
  some_value
1          1
2          2

$iteration_3
  some_value
1          1
2          2
3          3

【讨论】：