Использование переменной для определения обучающего столбца в функции прогнозирования в R

Question

Допустим, у нас есть следующий код (раздел обучения / тестирования для этой проблемы не имеет значения).

library(caret)
data(iris)
train( Species ~ .,data=iris, method="rf" )  

Теперь это работает нормально. То, что я хочу сделать, это предоставить столбец, который я пытаюсь предсказать, используя переменную (потому что я собираюсь получить его из GUI). Давайте использовать приведенный ниже пример кода:

library(caret)
data(iris)
colName <- 'Species'
train( colName ~ .,data=iris, method="rf" )  

Это не работает, потому что colName не является одним из столбцов в наборе данных. Так есть ли способ сделать это? Я искал высоко и низко и ничего не придумал. Кто-нибудь, пожалуйста, помогите мне:(.

Answer 1

Это достаточно простой случай, поэтому использование paste следующим образом должно быть хорошо:

library(caret)
data(iris)
colName <- 'Species'

#create the formula using as.formula and paste
formula <- as.formula(paste(colName, ' ~ .' ))

#run model
train(formula, data=iris, method="rf" )  

Выход:

> train( formula,data=iris, method="rf" )
Random Forest 

150 samples
  4 predictor
  3 classes: 'setosa', 'versicolor', 'virginica' 

No pre-processing
Resampling: Bootstrapped (25 reps) 

Summary of sample sizes: 150, 150, 150, 150, 150, 150, ... 

Resampling results across tuning parameters:

  mtry  Accuracy   Kappa      Accuracy SD  Kappa SD  
  2     0.9481249  0.9216819  0.02790700   0.04200793
  3     0.9473557  0.9205465  0.02893104   0.04347956
  4     0.9466284  0.9194525  0.02920803   0.04388548

Accuracy was used to select the optimal model using  the largest value.
The final value used for the model was mtry = 2.