s*********e
发帖数: 1051 | | k*******a
发帖数: 772 | 2 why not just use lapply to return a list of results | t******e
发帖数: 16 | 3 每个循环里面，有对data的resample、fit model、predict，这些怎么往lapply里面塞？
求示范。
不过，pcols可以放在循环里面，在每一步结束的时候存结果，用来避免生成p1、p2的
技术问题。
请高手解释一下，为什么do.call('cbind',plist)和直接cbind(plist)出来的结果不一
样？帮助文件说得很含糊。
【在 k*******a 的大作中提到】
: why not just use lapply to return a list of results
| k*******a
发帖数: 772 | 4 比如楼主的例子可以直接用
plist <- lapply(1:10, function(x) {
set.seed(x)
smp <- Boston[sample(1:nrow(Boston), nrow(Boston), replace = TRUE), ]
glm <- glm(medv ~ ., data = smp)
predict(glm, Boston)
})
cbind函数应该输入一系列的vector，所以作用到plist， 因为他是list， 所以把它当
vector来了，最后就得到一列的data frame, 这个函数的argument是不定的，所以是
cbind(...)
do.call("cbind", plist)就是把 plist里面的每个element当作一个argument，所以相
当于 cbind(plist[[1]], plist[[2]],...)
塞？
【在 t******e 的大作中提到】
: 每个循环里面，有对data的resample、fit model、predict，这些怎么往lapply里面塞？
: 求示范。
: 不过，pcols可以放在循环里面，在每一步结束的时候存结果，用来避免生成p1、p2的
: 技术问题。
: 请高手解释一下，为什么do.call('cbind',plist)和直接cbind(plist)出来的结果不一
: 样？帮助文件说得很含糊。
| t******e
发帖数: 16 | 5 mark！
谢谢详尽回复
【在 k*******a 的大作中提到】
: 比如楼主的例子可以直接用
: plist <- lapply(1:10, function(x) {
: set.seed(x)
: smp <- Boston[sample(1:nrow(Boston), nrow(Boston), replace = TRUE), ]
: glm <- glm(medv ~ ., data = smp)
: predict(glm, Boston)
: })
: cbind函数应该输入一系列的vector，所以作用到plist， 因为他是list， 所以把它当
: vector来了，最后就得到一列的data frame, 这个函数的argument是不定的，所以是
: cbind(...)
| s*********e
发帖数: 1051 | 6 只是练练手，用一用assign()和mget()。不必太深究。 | w********m
发帖数: 1137 | 7 代码漂亮，closure用的很好，发个包子感谢
【在 k*******a 的大作中提到】
: 比如楼主的例子可以直接用
: plist <- lapply(1:10, function(x) {
: set.seed(x)
: smp <- Boston[sample(1:nrow(Boston), nrow(Boston), replace = TRUE), ]
: glm <- glm(medv ~ ., data = smp)
: predict(glm, Boston)
: })
: cbind函数应该输入一系列的vector，所以作用到plist， 因为他是list， 所以把它当
: vector来了，最后就得到一列的data frame, 这个函数的argument是不定的，所以是
: cbind(...)
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