合わせを持つリストを生成
去年のデータ解析にて、Cpプロットを出すのに全ての組み合わせを出すという作業があった。手でやってる人が大半であったが、手でやったら負けですよね。というわけで去年はPerlを使ってRのコードを吐き出させていたわけですが、Rの中で完結したかった。で、Rで関数書き直そうかと思ったんだけど、うまくできないというへたれさ*1。
で、expand.grid使えばどうにかできる気がしたのでやってみたお。gridには0、1が入った行列みたいな感じのやつ。
car <- c("height","weight","length","eu") grid <- expand.grid(height = c(0,1), weight = c(0,1), length = c(0,1),eu = c(0,1)) reg <- c() for(i in 2:length(grid[,1])){ reg[i-1] <- list(car[grid[i,]==1]) }
全ての組み合わせが入ったリストができる。あとはこれをevalとかしてやればどうにかできるな。
> reg [[1]] [1] "height" [[2]] [1] "weight" [[3]] [1] "height" "weight" [[4]] [1] "length" [[5]] [1] "height" "length" [[6]] [1] "weight" "length" [[7]] [1] "height" "weight" "length" [[8]] [1] "eu" [[9]] [1] "height" "eu" [[10]] [1] "weight" "eu" [[11]] [1] "height" "weight" "eu" [[12]] [1] "length" "eu" [[13]] [1] "height" "length" "eu" [[14]] [1] "weight" "length" "eu" [[15]] [1] "height" "weight" "length" "eu"
evalでどうやればいいかも一応少し書いておくか、念のため。とりあえずデータをでっちあげる。
height <- 1:10+rnorm(10)*0.3 weight <- 11:20+rnorm(10)*2 length <- 1:10+rnorm(10)*10 eu <- rep(0:1, c(5,5)) price <- runif(10) reg_string <- paste("lm(price ~",reg_string,")",sep="")
で、evalしてやれば
> eval(parse(text=reg_string)) Call: lm(formula = price ~ height + weight + length + eu) Coefficients: (Intercept) height weight length eu -0.52711 0.03427 0.04664 0.01802 -0.31849
こんな感じでできる。これで大量にモデルを生成して、コーヒーでも飲みながらどのモデルが最適かを吟味すればおk*2。
ちなみに15個くらいの線形回帰モデルを一気に生成するのはこんなの。sarimaの時も同じようなことしたけど、計算時間が全然違って泣くwww。
for(i in 1:length(reg)){ for(j in 1:length(reg[[i]])){ reg_string <- "" if(j ==1){ reg_string <- paste(reg_string,reg[[i]][j],sep="") }else{ reg_string <- paste(reg_string," + ",reg[[i]][j],sep="") } reg_string <- paste("summary(lm(price ~",reg_string,"))",sep="") print(eval(parse(text=reg_string))) } }
