R "Error in terms.formula" 使用 GA/genalg 库

Question

我正在尝试创建一个遗传算法（对库、ga 和 genalg 产生相同的错误不挑剔）以通过最小化 -adj 来识别用于线性回归模型的潜在列。 ^2。使用 mtcars 作为游戏集，试图在 mpg 上回归。

我有以下适应度函数：

mtcarsnompg <- mtcars[,2:ncol(mtcars)]

evalFunc <- function(string) {
  costfunc <- summary(lm(mtcars$mpg ~ ., data = mtcarsnompg[, which(string == 1)]))$adj.r.squared
  return(-costfunc)
}

ga("binary",fitness = evalFunc, nBits = ncol(mtcarsnompg), popSize = 100, maxiter = 100, seed = 1, monitor = FALSE)

这导致：

 Error in terms.formula(formula, data = data) : 
  '.' in formula and no 'data' argument

研究这个错误后，我决定可以这样解决它：

evalFunc = function(string) {
  child <- mtcarsnompg[, which(string == 1)]
  costfunc <- summary(lm(as.formula(paste("mtcars$mpg ~", paste(child, collapse = "+"))), data = mtcars))$adj.r.squared
  return(-costfunc)
}

ga("binary",fitness = evalFunc, nBits = ncol(mtcarsnompg), popSize = 100, maxiter = 100, seed = 1, monitor = FALSE)

但这会导致：

 Error in terms.formula(formula, data = data) : 
  invalid model formula in ExtractVars

我知道它应该工作，因为我可以通过任何一种方式手写评估函数，而不使用 ga:

solution <- c("1","1","1","0","1","0","1","1","1","0")

evalFunc(solution)
[1] -0.8172511

我还在 "A quick tour of GA" (https://cran.r-project.org/web/packages/GA/vignettes/GA.html) 中发现使用 "string" in which(string == 1) 是 GA 应该能够处理的事情，所以我有不知道 GA 对我的函数有什么问题。

关于编写此代码以使 ga 或 genalg 接受该函数的任何想法？

Answer 1

事实证明，我没有考虑到解决方案字符串 0（或者实际上，一串 0 和一个 1）会导致内部粘贴读取 "mpg ~ "，这不是可能的线性回归。

R "Error in terms.formula" 使用 GA/genalg 库

R "Error in terms.formula" using GA/genalg library

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