Информация об извлечении от условной формулы
Я хотел бы записать функцию R, которая принимает формулу как ее первый аргумент, подобный lm () или glm () и друзья. В этом случае это - функция, которая берет кадр данных и выписывает файл в формате SVMLight, который имеет эту общую форму:
.=. : : ... : #
.=. +1 | -1 | 0 |
.=. | "qid"
.=.
.=.
например, следующий кадр данных:
result qid f1 f2 f3 f4 f5 f6 f7 f8
1 -1 1 0.0000 0.1253 0.0000 0.1017 0.00 0.0000 0.0000 0.9999
2 -1 1 0.0098 0.0000 0.0000 0.0000 0.00 0.0316 0.0000 0.3661
3 1 1 0.0000 0.0000 0.1941 0.0000 0.00 0.0000 0.0509 0.0000
4 -1 2 0.0000 0.2863 0.0948 0.0000 0.34 0.0000 0.7428 0.0608
5 1 2 0.0000 0.0000 0.0000 0.4347 0.00 0.0000 0.9539 0.0000
6 1 2 0.0000 0.7282 0.9087 0.0000 0.00 0.0000 0.0000 0.0355
был бы представлен следующим образом:
-1 qid:1 2:0.1253 4:0.1017 8:0.9999
-1 qid:1 1:0.0098 6:0.0316 8:0.3661
1 qid:1 3:0.1941 7:0.0509
-1 qid:2 2:0.2863 3:0.0948 5:0.3400 7:0.7428 8:0.0608
1 qid:2 4:0.4347 7:0.9539
1 qid:2 2:0.7282 3:0.9087 8:0.0355
Функция, которую я хотел бы записать, будет вызвана что-то вроде этого:
write.svmlight(result ~ f1+f2+f3+f4+f5+f6+f7+f8 | qid, data=mydata, file="out.txt")
Или даже
write.svmlight(result ~ . | qid, data=mydata, file="out.txt")
Но я не могу выяснить, как использовать model.matrix() и/или model.frame() знать, какие столбцы это, как предполагается, пишет. Это правильные вещи посмотреть на?
Любая справка очень ценится!
2 ответа
Частичный ответ. Вы можете добавить к объекту формулы индекс, чтобы получить дерево синтаксического анализа формулы:
> f<-a~b+c|d
> f[[1]]
`~`
> f[[2]]
a
> f[[3]]
b + c | d
> f[[3]][[1]]
`|`
> f[[3]][[2]]
b + c
> f[[3]][[3]]
d
Теперь все, что вам нужно, это код для обхода этого дерева.
ОБНОВЛЕНИЕ: Вот пример функции, которая обходит дерево.
walker<-function(formu){
if (!is(formu,"formula"))
stop("Want formula")
lhs <- formu[[2]]
formu <- formu[[3]]
if (formu[[1]]!='|')
stop("Want conditional part")
condi <- formu[[3]]
flattener <- function(f) {if (length(f)<3) return(f);
c(Recall(f[[2]]),Recall(f[[3]]))}
vars <- flattener(formu[[2]])
list(lhs=lhs,condi=condi,vars=vars)
}
walker(y~a+b|c)
Также посмотрите документацию для terms.formula и terms.object . Может помочь просмотр кода некоторых функций, которые принимают условные формулы, например. функция lmer в пакете lme4 .
Я использовал
formu.names <- all.vars(formu)
Y.name <- formu.names[1]
X.name <- formu.names[2]
block.name <- formu.names[3]
В коде, который я написал, о выполнении апостериорного теста Фридмана:
http: //www.r- statistics.com/2010/02/post-hoc-analysis-for-friedmans-test-r-code/
Но это будет работать только для: Y`X | block
Я надеюсь, что другие ответят лучше дать.