优化代码以计算coef和r的平方每个模型在R中生成
优化代码以计算coef和r的平方每个模型在R中生成
提问于 2019-04-22 01:46:11
基于 this stackoverflow topic，我想提取系数。
在“钻石”数据集中，我使用nest()函数将钻石数据集分成两个分类变量: color和cut。然后，对于每个模型，计算系数和r_square，并将它们存储为数据帧。
我通过以下代码成功地做到了这一点：
df_dia <- diamonds %>%
group_by(color, cut) %>% nest() %>%
# generate summary
mutate(fit = map(data, ~lm(price ~ carat, data=.)), summary= map(fit, glance)) %>%
unnest(summary) %>%
# generate coef
mutate(fit = map(data, ~lm(price ~ carat, data=.) %>%coef %>%
as.list %>% as_tibble)) %>%
unnest(fit) %>% unnest(data) %>%
select(color, cut, `(Intercept)`, carat, r.squared)然而，它的效率并不高，因为它必须进行2次回归。有没有更好的办法？
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55785211
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