Блог

У меня есть матрица из цифр размером 200 x 10, либо 2, либо 7, называемая предсказаниями.

Я пытаюсь вернуть большинство для каждой строки, используя этот код.

 for (i in 1:nrow(predictions)) {
  if_else(mean(predictions[i,] == 7) > 0.5, 7, 2)
}
 

Это вообще ничего не возвращает на консоль.

Если я попытаюсь присвоить ей переменную следующим образом:

 for (i in 1:nrow(predictions)) {
  if_else(mean(predictions[i,] == 7) > 0.5, 7, 2)
} -> ens
 

она возвращает результат для последней строки.

Если я попытаюсь присвоить ей переменную в начале, переменная содержит NULL:

 ens <- for(i in 1:nrow(predictions)) {
  if_else(mean(predictions[i,] == 7) > 0.5, 7, 2)
}
 

Чего мне не хватает?

Ваш предыдущий код ничего не возвращает, потому что вы не сохраняете результаты каждой итерации. Чтобы вернуть большинство для каждой строки, минимальное количество изменений для достижения желаемого должно быть таким:

 majority <- c()
for(i in 1:nrow(predictions)){
  majority[i] <- if_else(mean(predictions[i,]==7)>0.5,7,2) 
}
 

Затем, в зависимости от того, что вы хотели сделать с вектором большинства, вы могли бы либо изменить номер строки, либо привязать его к исходной матрице прогнозов.

Редактировать

Если вы хотите отказаться от использования циклов for , вы можете использовать операторы apply . Если вы хотите остаться в tidyverse (я вижу, что вы используете dplyr::if_else() ), ознакомьтесь с purrr семейством map() функций.

Я думаю, вы хотите использовать apply здесь в режиме строки:

 ens <- apply(predictions, 1, function(x) {
    if (mean(x == 7) > 0.5) 7 else 2
})
 

Обратите внимание, что я использую if ... else обычную невекторизованную логику потока, поскольку мы имеем дело со скалярными агрегатами каждой строки в анонимной функции, которой передается apply() .

Обычно вы не хотите или не нуждаетесь в обработке содержимого фрейма данных с for помощью циклов. Вы можете сгенерировать среднее значение строки в виде вектора с rowMeans помощью функции. Попробуй:

 result <- ifelse(rowMeans(predictions) > 0.5, 7, 2)