我想我现在能够恢复你的状况了 .

fits

function (y) do.call(lm, list(formula = paste0(y, " ~ ."), data = trees)))

这使用内置数据集 trees 作为示例,拟合三个线性模型:

Girth ~ Height + Volume

Height ~ Girth + Volume

Volume ~ Height + Girth

由于我们使用了 sapply ,并且每次迭代都返回相同的 lm 对象或长度为12的列表,因此结果将简化为 12 * 3 矩阵:

class(fits)

# "matrix"

dim(fits)

# 12 3

矩阵索引 fits[, 1] 有效 .

如果你检查 str(fits[, 1]) ,它几乎看起来像一个普通的 lm 对象 . 但如果你进一步检查:

class(fits[, 1])

# "list"

Em? It does not have "lm" class! 因此,当您调用泛型函数 predict 时, S3 dispatch方法将失败:

predict(x)

#Error in UseMethod("predict") :

# no applicable method for 'predict' applied to an object of class "list"

This can be seen as a good example that sapply is destructive. 我们想要 lapply ,或者至少是 sapply(..., simplify = FALSE) :

fits

function (y) do.call(lm, list(formula = paste0(y, " ~ ."), data = trees)))

lapply 的结果更容易理解 . 它是一个长度为3的列表,其中每个元素都是 lm 对象 . 我们可以通过 fits[[1]] 访问第一个模型 . 现在一切都会奏效:

class(fits[[1]])

# "lm"

predict(fits[[1]])

# 1 2 3 4 5 6 7 8

# 9.642878 9.870295 9.941744 10.742507 10.801587 10.886282 10.859264 10.957380

# 9 10 11 12 13 14 15 16

#11.588754 11.289186 11.946525 11.458400 11.536472 11.835338 11.133042 11.783583

# 17 18 19 20 21 22 23 24

#13.547349 12.252715 12.603162 12.765403 14.002360 13.364889 14.535617 15.016944

# 25 26 27 28 29 30 31

#15.628799 17.945166 17.958236 18.556671 17.229448 17.131858 21.888147

你可以修改你的代码

fits

probability2

pr调整图层java,glm`prepected()`错误:没有适用于'predict'的方法应用于类“list”的对象...相关推荐

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