[问题类型]: 程式谘询(我想用R 做某件事情，但是我不知道要怎麽用R 写出来) [软体熟悉度]: 入门(写过其他程式，只是对语法不熟悉) [问题叙述]: 正在用logistic regression的function 但因为模型要重复跑9次 不知道该如何使用回圈处理变数命名的部分让程式码缩短 谢谢大家 [程式范例]: ml_1=glm(group[,1]~.,data=data,family = "binomial") p_1=predict.glm(ml_1,newdata=pendigits.tst[,-17], type="response") ml_2=glm(group[,2]~.,data=data,family = "binomial") p_2=predict.glm(ml_2,newdata=pendigits.tst[,-17], type="response") ml_3=glm(group[,3]~.,data=data,family = "binomial") p_3=predict.glm(ml_3, newdata=pendigits.tst[,-17],type="response") ml_4=glm(group[,4]~.,data=data,family = "binomial") p_4=predict.glm(ml_4,newdata=pendigits.tst[,-17], type="response") ml_5=glm(group[,5]~.,data=data,family = "binomial") p_5=predict.glm(ml_5,newdata=pendigits.tst[,-17], type="response") ml_6=glm(group[,6]~.,data=data,family = "binomial") p_6=predict.glm(ml_6,newdata=pendigits.tst[,-17], type="response") ml_7=glm(group[,7]~.,data=data,family = "binomial") p_7=predict.glm(ml_7, newdata=pendigits.tst[,-17],type="response") ml_8=glm(group[,8]~.,data=data,family = "binomial") p_8=predict.glm(ml_8,newdata=pendigits.tst[,-17], type="response") ml_9=glm(group[,9]~.,data=data,family = "binomial") p_9=predict.glm(ml_9,newdata=pendigits.tst[,-17], type="response") 我将ml_1~9改成i 发现没办法处理命名的部分 想请问该如何修正 谢谢 for(i in 1:9){ ml_i=glm(group[,i]~.,data=data,family = "binomial") p_i=predict.glm(ml_i,newdata=pendigits.tst[,-17], type="response") } 跑出的错误： Error in as.data.frame.default(data, optional = TRUE) : cannot coerce class ""function"" to a data.frame [环境叙述]: 3.4.3 [关键字]: 变数命名回圈 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 39.10.143.249 ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/R_Language/M.1522314614.A.2A7.html