每组构建多个模型

building multiple models per group

我想对我的数据进行分组,然后每组构建两个线性模型,收集结果,并使用 broom 总结模型参数,但我遇到了一个我似乎无法理解的无限递归错误.这是代码:

library(dplyr)
library(tidyr)
library(broom)

mtcars %>% 
group_by(am) %>% 
dplyr::do(simple_fit =  lm(mpg ~ disp, data = .), 
          complex_fit = lm(mpg ~ disp + hp, data = .)) %>% 
ungroup()
gather(model_type, model, -am) %>% 
broom::tidy(model)

导致此错误:

Error: evaluation nested too deeply: infinite recursion / options(expressions=)?

这个例子只有4个模型,所以我不明白为什么我会打这么深的嵌套循环?

我在 github 上找到一条评论解决了我的问题 here

修正版代码如下:

mtcars %>% 
group_by(am) %>% 
dplyr::do(simple_fit = lm(mpg~disp, data = .), 
          complex_fit = lm(mpg ~ disp + hp, data = .)) %>% 
ungroup() %>% 
gather(model_type, model, -am) %>% 
rowwise() %>% 
broom::tidy(model)