循環訓練數據的循環列值

我試圖從數據框中構建一個訓練和測試模型。我正在使用隨機森林方法並構建模型。
我的數據框有6列，其中第一列是結果（是/否），其餘5列是獨立變量。我使用所有自變量（結果〜，數據=訓練，方法=「射頻」）建立模型。我想要做的是嘗試所有可能的自變量組合，並生成一個模型（如col1，col1 + col2，col1 + col2 + col3等..）將有120個組合可能與我的數據幀。
我需要幫助在循環中自動執行此操作，但我無法弄清楚如何將循環放在一起。在此先感謝。循環訓練數據的循環列值

data <- read.csv("temp.csv", header = TRUE) 
splitdata <- createDataPartition(y=data$var1, p=0.75) 
training <- df[splitdata,] 
testing <- df[-splitdata,] 
no_of_cols <- 2:ncol(training) 
for (i in no_col) 
{ 
    permn (no_of_col) 
    #model <- train(var1 ~ ., data=training, method="rf") 
    model[i] <- train(var1 ~ training[,i], data=training, method="rf")   
    predictions[i] <- predict(model[i],newdata=testing) 
}

來源

2016-06-07 rkg

我相信所有你需要的是你的for循環速戰速決：

for (i in 1:no_col) 
{ 
    code 
}

來源

2016-06-07 20:18:47

阿里斯蒂德感謝您的建議。我使用了上述修正，現在出現錯誤：使用方法錯誤（「預測」）：沒有適用於'predict'的方法應用於類「character」的對象另外：有29個警告（使用警告（）他們） – rkg

好，我們修復了for循環，這很好。與您的其他錯誤，也許這個類似的問題可能會幫助你：http://stackoverflow.com/questions/20346633/prediction-using-saved-model-object –

循環訓練數據的循環列值

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