r语言 - 使用回归模型生成带有扫帚包的预测值

Question

我有一个学生属性和考试成绩的数据框，并且为每个年级(1 到 12(创建了一个线性模型。我正在使用扫帚包有效地为每个年级创建一个模型。下面是一个简化的示例数据集和我正在使用的代码。

#start df creation 
school_year <- rep(2017:2020, 120)
grade <- rep(1:12, each = 40)
attendance_rate <- round(runif(480, min=25, max=100), 1)
test_growth <- round(runif(480, min = -12, max = 38))
binary_flag <- round(runif(480, min = 0, max = 1))
score <- round(runif(480, min = 92, max = 370))
survey_response <- round(runif(480, min = 1, max = 4))
df <- data.frame(school_year, grade, attendance_rate, test_growth, binary_flag, score, survey_response) 
df$survey_response[df$grade == 1] <- NA
# end df creation
df_train <- df %>% filter(!(school_year == 2020))
df_test <- df %>% filter(school_year == 2020)

#create models
model <- df_train %>%
group_by(grade) %>% 
nest() %>% 
mutate(fit = map(data, ~ if(all(is.na(.x$survey_response)))
lm(score ~ attendance_rate + test_growth + binary_flag, data = .x) 
else lm(score ~ attendance_rate + test_growth + binary_flag + survey_response, data = .x)),
tidied = map(fit, tidy),
augmented = map(fit, augment),
glanced = map(fit, glance))

训练模型后，我想使用它来预测 2020 学年/测试数据集的分数。(上述代码中的增强函数仅为训练数据集中的观测值生成拟合值。显然，我需要上面创建的一年级模型仅应用于测试集中的一年级数据，二年级模型仅应用于测试集中的二级数据，依此类推。出于这个原因，我一直无法让基本predict(fit, df_test)工作。

我该怎么做？任何帮助将不胜感激。

Answer 1

您可以nest测试数据，将其与modelgrade和predict连接起来。

library(tidyverse)
df_test %>%
nest(test_data = -grade) %>%
inner_join(model, by = 'grade') %>%
mutate(result = map2(fit, test_data, predict))