如何用“+”分隔特定的列表项并添加到公式中？
How to separate specific list items with "+" and add to formula?
我正在尝试使用以下格式的数据框列名生成公式：
d ~ x1 + x2 + x3 + x4
来自以下示例数据集：
a = c(1,2,3)
b = c(2,4,6)
c = c(1,3,5)
d = c(9,8,7)
x1 = c(1,2,3)
x2 = c(2,4,6)
x3 = c(1,3,5)
x4 = c(9,8,7)
df = data.frame(a,b,c,d,x1,x2,x3,x4)
至于我已经尝试过的：
我知道我可以使用以下方法只对我需要的列进行子集化
predictors = names(df[5:8])
response = names(df[4])
虽然，我尝试将这些纳入公式的努力失败了
我如何assemble将预测变量和响应变量转换为以下格式：
d ~ x1 + x2 + x3 + x4
我最终想把这个公式输入到一个randomForest函数中。
怎么样：
reformulate(predictors,response=response)
我们可以使用randomForest的默认方法（而不是公式方法）来避免整个问题：
randomForest(df[5:8], df[[4]])
或根据问题中定义的predictors和response：
randomForest(df[predictors], df[[response]])
如 randomForest help file 的 注 部分所述，此处使用的默认方法具有比公式方法更好的性能的额外优势。
我正在尝试使用以下格式的数据框列名生成公式：
d ~ x1 + x2 + x3 + x4
来自以下示例数据集：
a = c(1,2,3)
b = c(2,4,6)
c = c(1,3,5)
d = c(9,8,7)
x1 = c(1,2,3)
x2 = c(2,4,6)
x3 = c(1,3,5)
x4 = c(9,8,7)
df = data.frame(a,b,c,d,x1,x2,x3,x4)
至于我已经尝试过的：
我知道我可以使用以下方法只对我需要的列进行子集化
predictors = names(df[5:8])
response = names(df[4])
虽然，我尝试将这些纳入公式的努力失败了
我如何assemble将预测变量和响应变量转换为以下格式：
d ~ x1 + x2 + x3 + x4
我最终想把这个公式输入到一个randomForest函数中。
怎么样：
reformulate(predictors,response=response)
我们可以使用randomForest的默认方法（而不是公式方法）来避免整个问题：
randomForest(df[5:8], df[[4]])
或根据问题中定义的predictors和response：
randomForest(df[predictors], df[[response]])
如 randomForest help file 的 注 部分所述，此处使用的默认方法具有比公式方法更好的性能的额外优势。