R: Почему lapply () удваивает мои результаты?

Я пишу функцию для получения диагностики и проверки ошибок из серии моделей линейной регрессии.

Мой ввод - это список списков. Каждый список содержит информацию для своей модели.

model.1 <- list("medv","~.","Boston_Ready")
names(model.1) <- c("response", "input","dataset")

model.2 <- list("medv","~lstat","Boston_Ready")
names(model.2) <- c("response", "input","dataset")

models <- list(model.1,model.2)

Моя функция вычисляет регрессионную диагностику при наличии одного списка, в котором есть фрейм данных, переменная ответа и входные данные.

TestError <- function(model){
  library('boot')

    df <- get(model$dataset)
    formula <- paste(model$response,model$input)
    response <- model$response

    ##Diagnostics
    fit <- lm(formula,data=df)
    fit_summ <- summary(fit)
    F_Stat <- fit_summ$fstatistic[1]
    Adj_R_Sq <- fit_summ$adj.r.squared
    RSS <- with(fit_summ, df[2] * sigma^2)
    AIC <- AIC(fit)
    BIC <- BIC(fit)

    ##Cross-Validation
    #5-fold cross validation
    glm.fit <- glm(formula, data=df)
    cv.err <- cv.glm(df, glm.fit, K=5)
    Five.Fold_MSE <- cv.err$delta[1]

    #10-fold cross validation
    glm.fit <- glm(formula, data=df)
    cv.err <- cv.glm(df, glm.fit, K=10)
    Ten.Fold_MSE <- cv.err$delta[1]

    #LOOCV
    glm.fit <- glm(formula, data=df)
    cv.err <- cv.glm(df, glm.fit)
    LOOCV_MSE <- cv.err$delta[1]

    #Output
    label <- c("lm","formula  = ",paste(model$response,model$input), "data= ",model$dataset)
    print(paste(label))
    Results <- (c(LOOCV_MSE,Five.Fold_MSE,Ten.Fold_MSE,F_Stat,Adj_R_Sq, RSS, AIC, BIC))
    names(Results) <- c("LOOCV MSE", "5-Fold MSE", "10-Fold MSE","F-Stat","Adjusted R^2","RSS","AIC","BIC")

    print(Results)
    }

По какой-то причине вывод генерирует одно и то же дважды

lapply(models,TestError)

> lapply(models,TestError)
[1] "lm"           "formula  = "    "medv ~."      "data= "       "Boston_Ready"
   LOOCV MSE   5-Fold MSE  10-Fold MSE       F-Stat Adjusted R^2          RSS          AIC          BIC 
   0.3250332    0.3288020    0.3251508  114.3744328    0.6918372  152.5405737  853.2181335  903.9365735 
[1] "lm"           "formula  = "    "medv ~lstat"  "data= "       "Boston_Ready"
   LOOCV MSE   5-Fold MSE  10-Fold MSE       F-Stat Adjusted R^2          RSS          AIC          BIC 
   0.4597660    0.4622565    0.4593045  601.6178711    0.5432418  230.2061197 1043.4596316 1056.1392416 
[[1]]
   LOOCV MSE   5-Fold MSE  10-Fold MSE       F-Stat Adjusted R^2          RSS          AIC          BIC 
   0.3250332    0.3288020    0.3251508  114.3744328    0.6918372  152.5405737  853.2181335  903.9365735 

[[2]]
   LOOCV MSE   5-Fold MSE  10-Fold MSE       F-Stat Adjusted R^2          RSS          AIC          BIC 
   0.4597660    0.4622565    0.4593045  601.6178711    0.5432418  230.2061197 1043.4596316 1056.1392416 

Это из-за причуды с lapply ()?

Вы просто видите это дважды, когда печатаете внутри функции. Если вы назначаете вызов lapply переменной (например, testing <- lapply(models,TestError)), он должен иметь только один из каждого

Sarah 16.01.2019 06:39
Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 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
1
75
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Поскольку в конце вашей функции у вас есть print(result), поэтому он фактически распечатывает вашу модель, а затем возвращает ее как значение списка.

Другие вопросы по теме