运行 多次使用for循环的模型，重命名并将其附加到列表中

Question

我试图在循环中多次 运行 一个模型，然后 select 选择其中最好的一个。为此我想

1. 用行 assign(paste0("mod_match_logit", i), mod) 和
更改每个模型的名称
2. 然后将每个模型添加到包含行 list.append(lis, eval(paste0("mod_match_logit", i)))
的列表中

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library(MatchIt)
library(rlist)

lis = list()
for (i in 1:12){
  mod = matchit(f.build("var_1", df_cov), method = "nearest", distance = "logit", data = df_no_na, caliper = caliper_val, ratio = 2)
  assign(paste0("mod_match_logit", i), mod)
  list.append(lis, eval(paste0("mod_match_logit", i)))
  print(i)
}
lis

但是这个命令没有输出

注意：我可以多次使用 运行 逻辑回归而不是匹配算法（即将行 mod = matchit(f.build("var_1", df_cov), method = "nearest", distance = "logit", data = df_no_na, caliper = caliper_val, ratio = 2) 替换为 mod = glm(f.build("var_1", df_cov), data = df_no_na)。但是在 [=16 的情况下=]它在统计上并不有趣，因为它每次都会生成相同的模型，而使用 Matchit 创建的模型每次都有点不同。

Answer 1

考虑 lapply，类似于 for 作为一个循环，但是 returns 是一个列表对象，其长度等于其输入 1:12。无需初始化空列表然后填充，使用 assign 保存单独的命名对象，或尝试使用 eval(paste0(...)):

动态引用对象

lis <- lapply(1:12, function(i)
              matchit(f.build("var_1", df_cov), method = "nearest", distance = "logit", 
                      data = df_no_na, caliper = caliper_val, ratio = 2)
       )

甚至相应地添加名称：

names(lis) <- paste0("mod_match_logit", 1:12)

lis$mod_match_logit1
lis$mod_match_logit2
lis$mod_match_logit3
...