从 R 中的多个模型的一个数据集中获取预测

Question

我正在尝试执行以下任务：获取一个数据集，并将其输入多个预先设计的模型，以便我可以了解基于不同模型的预测有何不同。以下是数据大致的样子：

data_1:

  Year day station1 station2 station3 hour minute avtemp
1 2020   1    1.124    1.018    0.852   00     30        0.998
2 2020   1    1.123    1.020    0.848   01      0        0.997
3 2020   1    1.119    1.013    0.842   01     30        0.991
4 2020   1    1.124    1.016    0.845   02      0        0.995
5 2020   1    1.124    1.016    0.842   02     30        0.994
6 2020   1    1.124    1.017    0.840   03      0        0.994

然后，模型是使用结构非常相似的单独数据集生成的（除了它们被“stand”划分的事实，我需要为每个实验单元都有一个模型，因此多个模型），使用以下代码：


models_temp <- data_2 %>% 
  group_by(stand) %>% 
  do(modeltt = lm(projectedtemp ~ avtemp, data = .)) %>% 
  ungroup()

如您所见，模型中的自变量与 data_1 中的一列相匹配，因此假设它应该清晰地读取。然后这段代码生成一个包含两列的数据集：一列是支架，一列是每个支架的模型，每个模型的大量数据都以 list() 格式存储，如下所示：

stand             model
trees             list(coefficients = c(`(Intercept)` = 0.66135577718....)
shrubs            list(coefficients = c(`(Intercept)` = 0.6468382809102...)

然后我尝试使用各种版本的 add_predictions，如下所示，使用列表中的这些模型从数据集生成预测：


data_3 <- spread_predictions(data = data_1, models = models_temp)

唉，我收到以下错误：


Error in UseMethod("predict") : 
  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "list"

我搜索了 Whosebug，但找不到尝试这样做的具体示例，至少在必须大幅重组模型的情况下是这样。有谁知道可能有更好的功能来完成我认为相对简单的任务，更好的方法来构建我的 models/data，或者对我遇到的这个错误的简单修复？提前谢谢大家。

加载的所有库如下，我相信大部分这些东西都依赖于“modelr”包：

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(tidyverse)
library(gridExtra)

Answer 1

我们可以用 map 遍历 list 并应用函数

library(purrr)
map(models_temp$modeltt, ~ spread_predictions(data = data_1, models = .x))

从 R 中的多个模型的一个数据集中获取预测

Getting predictions from one dataset for multiple models in R

r

predict

modelr