建立模型时，简短的公式需要许多变量[重复]答案

【问题标题】：short formula call for many variables when building a model [duplicate]建立模型时，简短的公式需要许多变量[重复]
【发布时间】：2011-04-25 03:06:54
【问题描述】：

我正在尝试使用lm(...) 构建回归模型。我的数据集有很多特征（>50）。我不想把我的代码写成：

lm(output ~ feature1 + feature2 + feature3 + ... + feature70)

我想知道编写此代码的简写符号是什么？

【问题讨论】：

标签： r r-formula

【解决方案1】：

您可以按照formula 帮助页面中的说明使用.。 . 代表“公式中没有的所有列”。

lm(output ~ ., data = myData).

或者，使用paste 手动构造公式。这个例子来自as.formula()帮助页面：

xnam <- paste("x", 1:25, sep="")
(fmla <- as.formula(paste("y ~ ", paste(xnam, collapse= "+"))))

然后您可以将此对象插入回归函数：lm(fmla, data = myData)。

【讨论】：

【解决方案2】：

也可以试试：

lm(output ~ myData[,2:71], data=myData)

假设输出是第一列 feature1:feature70 是接下来的 70 列。

或者

features <- paste("feature",1:70, sep="")
lm(output ~ myData[,features], data=myData)

可能更聪明，因为列在数据中的哪个位置并不重要。

如果为 NA 删除了行，可能会导致问题...

【讨论】：