R checkMFClasses 檢查傳遞給模型框架的變量類型的函數

說明

.checkMFClasses 檢查預測方法中使用的變量在類型上是否與用於擬合的變量一致。

.MFclass 為此目的對變量進行分類。

.getXlevels() 從 factor 或 character 變量中提取因子水平。

用法

.checkMFClasses(cl, m, ordNotOK = FALSE)
.MFclass(x)
.getXlevels(Terms, m)

參數

cl	要匹配的類說明的字符向量。
m	模型框架(model.frame() 結果)。
x	任何R對象。
ordNotOK	邏輯：有序因子是否不同？
Terms	terms 對象 (terms.object )。

細節

對於涉及 model.matrix() 的應用程序(例如線性模型)，我們不需要區分有序因子和因子，因為盡管這些因子會影響編碼，但擬合中使用的編碼已在預測期間記錄並強加。但是，其他應用程序可能會以不同的方式處理有序因子：例如，rpart 就是如此。

值

.checkMFClasses() 檢查並發出調用 stop() 錯誤的信號或以不可見方式返回 NULL。

.MFclass() 返回一個字符串，為 "logical" 、 "ordered" 、 "factor" 、 "numeric" 、 "nmatrix.*" (附加了多列的數字矩陣)或 "other" 之一。

.getXlevels 返回名為 list 的字符向量，可能為空，或 NULL 。

例子

sapply(warpbreaks, .MFclass) # "numeric" plus 2 x "factor"
sapply(iris,       .MFclass) # 4 x "numeric" plus "factor"

mf <- model.frame(Sepal.Width ~ Species,      iris)
mc <- model.frame(Sepal.Width ~ Sepal.Length, iris)

.checkMFClasses("numeric", mc) # nothing else
.checkMFClasses(c("numeric", "factor"), mf)

## simple .getXlevels() cases :
(xl <- .getXlevels(terms(mf), mf)) # a list with one entry " $ Species" with 3 levels:
stopifnot(exprs = {
  identical(xl$Species, levels(iris$Species))
  identical(.getXlevels(terms(mc), mc), xl[0]) # a empty named list, as no factors
  is.null(.getXlevels(terms(x~x), list(x=1)))
})