以下にデータセットの例を示します。
train<-data.frame(x1 = c(4,5,6,4,3,5), x2 = c(4,2,4,0,5,4), x3 = c(1,1,1,0,0,1),
x4 = c(1,0,1,1,0,0), x5 = c(0,0,0,1,1,1))
列およびに基づいて、列x3、の個別のモデルを作成するとします。例えばx4x5x1x2
lm1 <- lm(x3 ~ x1 + x2)
lm2 <- lm(x4 ~ x1 + x2)
lm3 <- lm(x5 ~ x1 + x2)
次に、これらのモデルを予測を使用してテスト セットに適用し、各モデルの結果を列として持つマトリックスを作成します。
test <- data.frame(x1 = c(4,3,2,1,5,6), x2 = c(4,2,1,6,8,5))
p1 <- predict(lm1, newdata = test)
p2 <- predict(lm2, newdata = test)
p3 <- predict(lm3, newdata = test)
final <- cbind(p1, p2, p3)
これは、段階的に実行できる簡略化されたバージョンであり、実際のデータは大きすぎます。関数を作成したり、for ステートメントを使用してこれを 1 つまたは 2 つのステップに結合したりする方法はありますか?