r語言回歸方程中的字符串遍歷問題
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回歸方程中希望對每個變量進(jìn)行遍歷，計算每個變量的回歸準(zhǔn)確率，有什么方法可以實(shí)現(xiàn)呢？例如：install.packages("AER")mylr=glm(CHOICE~PURPOSE+OVTRAIL+TCRAIL+CHANGES,family=binomial(link="logit"),data ...
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例如：
install.packages("AER")
mylr=glm(CHOICE~PURPOSE+OVTRAIL+TCRAIL+CHANGES,family=binomial(link="logit"),data=traindata)
logodds<-predict(mylr)
traindata<-data.frame(traindata,logodds)
odds<-exp(traindata$logodds)
traindata<-data.frame(traindata,odds)
p=traindata$odds/(1+traindata$odds)
traindata<-data.frame(traindata,p)
Class<-numeric(length(traindata$p))
Class[traindata$p<0.5]<-0
Class[traindata$p>=0.5]<-1
traindata<-data.frame(traindata,Class)
confusionmatrix<-table(traindata$CHOICE,traindata$Class)
confusionmatrix
accuracy=(confusionmatrix[1,1]+confusionmatrix[2,2])/sum(confusionmatrix)
accuracy
現(xiàn)在希望CHOICE變量對purpose、ovtrail、tcrail、changes分別進(jìn)行回歸分析，本來希望通過for循環(huán)來做的。
如：
install.packages("AER")
for (i in 2:nrow(mydata))
{
traindata$variable<-traindata[,i]
mylr=glm(CHOICE~variable,family=binomial(link="logit"),data=traindata)
logodds<-predict(mylr)
traindata<-data.frame(traindata,logodds)
odds<-exp(traindata$logodds)
traindata<-data.frame(traindata,odds)
p=traindata$odds/(1+traindata$odds)
traindata<-data.frame(traindata,p)
Class<-numeric(length(traindata$p))
Class[traindata$p<0.5]<-0
Class[traindata$p>=0.5]<-1
traindata<-data.frame(traindata,Class)
confusionmatrix<-table(traindata$CHOICE,traindata$Class)
confusionmatrix
accuracy=(confusionmatrix[1,1]+confusionmatrix[2,2])/sum(confusionmatrix)
accuracy
}
顯示錯誤：
Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) :
對比只適用于有兩個或多于兩個層次的因子
要不就是：
變量只能使用character變量，想請教下各位，這種回歸遍歷有什么辦法能夠?qū)崿F(xiàn)，而不需要每個都手動輸入獲得訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率。
附圖，如果代碼看不清，可以看圖片。。。
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