在R中創建S4對象

我忙於比較R.中的不同機器學習技術。這是這種情況：我創建了幾個函數，以自動方式能夠創建每個不同的預測模型（例如：logistic迴歸，隨機森林，神經網絡，混合集成等），預測，混淆矩陣，若干統計量（例如AUC和Fscore）以及不同的圖。在R中創建S4對象

現在我想在R中創建一個S4（或S3？）對象的列表，其中每個對象包含模型，預測，繪圖，混淆矩陣，auc和fscore。

這個想法是，每個函數創建這樣的對象，然後將它附加到return語句中的對象列表。

我應該如何編程這樣的類？我怎樣才能定義每個模型可以是一些不同的類型（我認爲我創建的所有模型都是S3對象，那麼我怎麼能在我的S4類中定義這個？

最終結果應該能夠做這樣的事情：modelList [i] @plot應該舉例說明召喚請求的圖，name（modelList [i]）應該給出所使用模型的名字（如果這是不可能的，modelList [i] @name會做）。另外，應該可以根據參數（如AUC）從列表中選擇最佳模型。我沒有創建這樣的對象的經驗，所以這是我現在的代碼/想法：

modelObject <- setClass(
    # Set the name for the class 
    "modelObject", 

    # Define the slots 
    slots = c(
    modelName = "character" 
    model = #should contain a glm, neural network, random forest , etc model 
    predictions = #should contain a matrix or dataframe of custid and prediction 
    rocCurve = #when summoned, the ROC curve should be plotted 
    plotX = #when summoned, plot X should be plotted 
    AUC = "numeric" #contains the value of the AUC 
    confusionMatrix = "matrix" #prints the confusion matrix in the console 
    statX = "numeric"#contains statistic X about the confusion matrix e.g. Fscore 
), 
    # Set the default values for the slots. (optional) 
    prototype=list(
    # I guess i can assign NULL to each variable of the S4 object 
), 

    # Make a function that can test to see if the data is consistent. 
    # This is not called if you have an initialize function defined! 
    validity=function(object) 
    { 
    #not really an idea how to handle this 
    } 
    return(TRUE) 
    } 
)

來源

2016-02-27 Olivier Thierie

相關：[1]（http://adv-r.had.co.nz/OO-essentials.html），[2]（http://www.cyclismo.org/tutorial/R/s4Classes。 html），[3]（http://adv-r.had.co.nz/S4.html） – Laterow

我會做什麼，是fo請在您的modelObject類中選擇所需的每個插槽，確定期望值的範圍。例如，您的model插槽必須支持模型訓練函數（例如lm（），glm（），nnet（）等）可以返回的所有可能的對象類別。在這個例子中的情況下，你看到下面的對象返回：

```

x <- y <- 1:10 
class(lm(x~y)) 
class(glm(x~y)) 
class(nnet(x~y, size=10))

```

由於在對象之間沒有共同的類返回，它可能會更有意義使用S3，它的語法不太嚴謹，並且可以讓你將不同類別的輸出分配給相同的字段名稱。你的問題實際上很難回答，因爲有很多不同的方法可以採用R的無數OO系統。

來源

2016-02-27 12:02:00

我現在正在試驗S3類的創建。我會盡快提供更新。 S3也可以存儲地塊嗎？ –

這是一個正確的方法？ 'modelObject < - 函數（MODELNAME，modelObject，modelPredictions，rocCurve，plotX，AUC，混淆矩陣，statX） { modelObject < - 列表（ model.name = MODELNAME， model.object = modelObject， model.predictions = modelPredictions， roc.curve = rocCurve， plot.x = plotX， roc.auc = AUC， confusion.matrix =混淆矩陣， stat.x = statX ） ##爲類設置名稱 class（modelObject）< - append（class（modelObject），「model」） return（modelObject） }' –

該代碼正在工作。但是現在我遇到了一個新問題。我將爲這個問題開闢新的威脅，因爲它與這個話題不同。 –

使用setOldClass()相互促進S3類是S4相當於

setOldClass("lm") 
setOldClass(c("glm", "lm")) 
setOldClass(c("nnet.formula", "nnet")) 
setOldClass("xx")

使用setClassUnion()層次結構中的

setClassUnion("lmORnnetORxx", c("lm", "nnet", "xx")) 

.ModelObject <- setClass("ModelObject", slots=c(model="lmORnnetORxx")) 

setMethod("show", "ModelObject", function(object) { 
    cat("model class: ", class([email protected]), "\n") 
})

插入一個共同的基類在行動：

> library(nnet) 
> x <- y <- 1:10 
> .ModelObject(model=lm(x~y)) 
model class: lm 
> .ModelObject(model=glm(x~y)) 
model class: glm lm 
> .ModelObject(model=nnet(x~y, size=10, trace=FALSE)) 
model class: nnet.formula nnet

我認爲你也想實施一個Models包含所有元素爲ModelObject的列表的對象;約束將通過有效性方法施加（參見?setValidity）。

來源

2016-02-27 13:03:44

哇，所以如果我理解它的權利，這個代碼我可以用這個代碼創建一個統一的.ModelObject類，我可以用它作爲類或對象在我的代碼中： 'slots = c（ modelName =「字符「 model =＃應該包含一個glm，神經網絡，隨機森林等模型 predictions =＃應該包含一個矩陣或數據框的custid和預測 rocCurve =＃召喚時，ROC曲線應繪製 plotX =＃當傳喚時，情節X應繪製爲），' 我該如何在這個對象中實施情節？ –

lattice和ggplot2包返回的對象有一個（S3）類，可以用類似的方式存儲 - setOldClass（）'+'setClassUnion（）'。但是，也許你的意思是你想爲（S3）劇情通用寫一個方法。你可以用'plot.ModelObject < - function（x，y，...）{}'來做到這一點。 –

我目前正忙於S3對象（請參閱對此問題的其他答案的評論），我認爲S3方法更直觀。我會盡快在我的代碼上測試它 –

在R中創建S4對象

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