[英]Using broom and tidyverse to summarise r squared gams
我在这里发布了一个问题,并且能够重现克劳斯的答案 ,从而在虹膜数据上使用tidyverse为加性模型中的每个物种计算多个r平方值。 但是,软件包发生了更新,现在尚未计算R-sq值。 不知道为什么
这是子句的响应和输出
library(tidyverse)
library(broom)
iris %>% nest(-Species) %>%
mutate(fit = map(data, ~mgcv::gam(Sepal.Width ~ s(Sepal.Length, bs = "cs"), data = .)),
results = map(fit, glance),
R.square = map(fit, ~ summary(.)$r.sq)) %>%
unnest(results) %>%
select(-data, -fit)
# Species R.square df logLik AIC BIC deviance df.residual
# 1 setosa 0.5363514 2.546009 -1.922197 10.93641 17.71646 3.161460 47.45399
# 2 versicolor 0.2680611 2.563623 -3.879391 14.88603 21.69976 3.418909 47.43638
# 3 virginica 0.1910916 2.278569 -7.895997 22.34913 28.61783 4.014793 47.72143
但是我的代码和输出使用R.square <dbl [1]>
值产生了此结果
library(tidyverse)
library(broom)
iris %>% nest(-Species) %>%
mutate(fit = map(data, ~mgcv::gam(Sepal.Width ~ s(Sepal.Length, bs = "cs"), data = .)),
results = map(fit, glance),
R.square = map(fit, ~ summary(.)$r.sq)) %>%
unnest(results) %>%
select(-data, -fit)
Species R.square df logLik AIC BIC deviance
<fctr> <list> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 setosa <dbl [1]> 2.396547 -1.973593 10.74028 17.23456 3.167966
2 versicolor <dbl [1]> 2.317501 -4.021222 14.67745 21.02058 3.438361
3 virginica <dbl [1]> 2.278569 -7.895997 22.34913 28.61783 4.014793
谁能提供为什么的见解?
我有与OP相同的sessionInfo
(请参阅上面的注释)。 我可以通过使用map_dbl
强制R平方为aa double来解决此map_dbl
。 我不完全知道为什么它能按原样用于Akrun ...?
iris %>% nest(-Species) %>%
mutate(fit = map(data, ~mgcv::gam(Sepal.Width ~ s(Sepal.Length, bs = "cs"), data = .)),
results = map(fit, glance),
R.square = map_dbl(fit, ~ summary(.)$r.sq)) %>%
unnest(results) %>%
select(-data, -fit)
# A tibble: 3 x 8
Species R.square df logLik AIC BIC deviance df.residual
<fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 setosa 0.536 2.55 -1.92 10.9 17.7 3.16 47.5
2 versicolor 0.268 2.56 -3.88 14.9 21.7 3.42 47.4
3 virginica 0.191 2.28 -7.90 22.3 28.6 4.01 47.7
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.