[问题类型]:
程式咨询(我想用R 做某件事情，但是我不知道要怎么用R 写出来)
[软件熟悉度]:
入门(写过其他程式，只是对语法不熟悉)
[问题叙述]:
正在用logistic regression的function
但因为模型要重复跑9次
不知道该如何使用循环处理变量命名的部分让程式码缩短
谢谢大家
[程式范例]:
ml_1=glm(group[,1]~.,data=data,family = "binomial")
p_1=predict.glm(ml_1,newdata=pendigits.tst[,-17], type="response")
ml_2=glm(group[,2]~.,data=data,family = "binomial")
p_2=predict.glm(ml_2,newdata=pendigits.tst[,-17], type="response")
ml_3=glm(group[,3]~.,data=data,family = "binomial")
p_3=predict.glm(ml_3, newdata=pendigits.tst[,-17],type="response")
ml_4=glm(group[,4]~.,data=data,family = "binomial")
p_4=predict.glm(ml_4,newdata=pendigits.tst[,-17], type="response")
ml_5=glm(group[,5]~.,data=data,family = "binomial")
p_5=predict.glm(ml_5,newdata=pendigits.tst[,-17], type="response")
ml_6=glm(group[,6]~.,data=data,family = "binomial")
p_6=predict.glm(ml_6,newdata=pendigits.tst[,-17], type="response")
ml_7=glm(group[,7]~.,data=data,family = "binomial")
p_7=predict.glm(ml_7, newdata=pendigits.tst[,-17],type="response")
ml_8=glm(group[,8]~.,data=data,family = "binomial")
p_8=predict.glm(ml_8,newdata=pendigits.tst[,-17], type="response")
ml_9=glm(group[,9]~.,data=data,family = "binomial")
p_9=predict.glm(ml_9,newdata=pendigits.tst[,-17], type="response")
我将ml_1~9改成i
发现没办法处理命名的部分
想请问该如何修正
谢谢
for(i in 1:9){
ml_i=glm(group[,i]~.,data=data,family = "binomial")
p_i=predict.glm(ml_i,newdata=pendigits.tst[,-17], type="response")
}
跑出的错误：
Error in as.data.frame.default(data, optional = TRUE) :
cannot coerce class ""function"" to a data.frame
[环境叙述]:
3.4.3
[关键字]:
变量命名循环