Как использовать lapply с get.confusion_matrix() в R?

Я выполняю анализ PLS-DA в R, используя пакет mixOmics. У меня есть одна двоичная переменная Y (наличие или отсутствие водно-болотных угодий) и 21 непрерывная предикторная переменная (X) со значениями в диапазоне от 1 до 100. Я создал модель с набором данных data_training и хочу предсказать новые результаты с набором данных data_validation. Эти наборы данных имеют точно такую ​​же структуру.

Мой код выглядит так:

library(mixOmics)
model.plsda<-plsda(X,Y, ncomp = 10)
myPredictions <- predict(model.plsda, newdata = data_validation[,-1], dist = "max.dist")

Я хочу предсказать результат на основе 10, 9, 8,... до 2 основных компонентов. Используя функцию get.confusion_matrix, я хочу оценить частоту ошибок для каждого количества основных компонентов.

prediction <- myPredictions$class$max.dist[,10] #prediction based on 10 components
confusion.mat = get.confusion_matrix(truth = data_validatie[,1], predicted = prediction)
get.BER(confusion.mat)

Я могу сделать это по отдельности 10 раз, но я хочу сделать это немного быстрее. Поэтому я думал составить список с результатами prediction для каждого количества компонентов...

library(BBmisc)
prediction_test <- myPredictions$class$max.dist
predictions_components <- convertColsToList(prediction_test, name.list = T, name.vector = T, factors.as.char = T)

...а затем использовать lapply с функциями get.confusion_matrix и get.BER. Но тогда я не знаю, как это сделать. Я искал в Интернете, но я не могу найти решение, которое работает. Как я могу это сделать?

Большое спасибо за вашу помощь!

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
0
96
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Без воспроизводимости это невозможно проверить, но вам нужно каждый раз преобразовывать код, который вы хотите запускать, в функцию. Что-то вроде этого:

confmat <- function(x) {
        prediction <- myPredictions$class$max.dist[,x] #prediction based on 10 components
        confusion.mat = get.confusion_matrix(truth = data_validatie[,1], predicted = prediction)
        get.BER(confusion.mat)  
}

Теперь ладно:

results <- lapply(10:2, confmat)

Это вернет список с результатами get.BER для каждого количества компьютеров, поэтому результаты [[1]] будут результатами для 10 компьютеров. Вы не получите значения для prediction или confusionmat, если они не включены в результаты, возвращаемые get.BER. Если вы хотите всего этого, вам нужно заменить последнюю строку функции на return(list(prediction, confusionmat, get.BER(confusion.mat)). Это создаст список списков, так что results[[1]][[1]] будет результатом prediction для 10 ПК, а results[[1]][[2]] и results[[1]][[3]] будут confusionmat и get.BER(confusion.mat) соответственно.

Другие вопросы по теме