Speedlm更新“需要调用组件的对象”

Question

我试图使用speedlm (快速箱)的update选项，因为我没有足够的内存一次计算整个模型，而biglm只使用一个CPU。

下面的代码是一个可复制的错误示例。

library(speedglm)
formula <- Sepal.Length ~ Sepal.Width
chunk1 <- iris[1:10,]
chunk2 <- iris[11:20,]
chunk3 <- iris[21:30,]
lmfit <- speedlm(formula, chunk1)
lmfit <- update(lmfit, chunk2)
lmfit <- update(lmfit, chunk3)

我得到了以下错误：

> lmfit <- speedlm(formula, chunk1)
> lmfit <- update(lmfit, chunk2)
> lmfit <- update(lmfit, chunk3)
Error in update.default(lmfit, chunk3) : 
  need an object with call component
> 

如果是因为有了update而不是updateWithMoreData，那么在使用chunk2进行更新之后，我就已经预料到了这个错误。

我想知道一种解决这个问题的方法，或者我必须使用另一种方法。

提前感谢！

使用updateWithMoreData获取以下错误

> lmfit <- speedlm(formula, chunk1)
> lmfit <- updateWithMoreData(lmfit, chunk2)
Error: object of type 'symbol' is not subsettable
> lmfit <- updateWithMoreData(lmfit, chunk3)
Error: object of type 'symbol' is not subsettable
> 

下面的代码起作用了，道具到@LyzandeR

> library(speedglm)
> chunk1 <- iris[1:10,]
> chunk2 <- iris[11:20,]
> chunk3 <- iris[21:30,]
> lmfit  <- speedlm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, chunk1)
> 
> for (i in list(11,20, 21:30)){
+   lmfit2 <- updateWithMoreData(lmfit, iris[i,])
+ }
> lmfit2
Linear Regression Model of class 'speedlm':

Call:  speedlm(formula = Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = chunk1) 

Coefficients:
(Intercept)  Sepal.Width  
     2.9876       0.5813  

> 

Answer 1

为了使用update更新您的模型，您需要使用updateWithMoreData作为@Roland的注释。不过有个陷阱。

如果你像这样使用代码，你会得到：

library(speedglm)
formula <- Sepal.Length ~ Sepal.Width
chunk1 <- iris[1:10,]
chunk2 <- iris[11:20,]
chunk3 <- iris[21:30,]
lmfit <- speedlm(formula, chunk1)
#runs fine up to here

#but this gives an error
lmfit2 <- updateWithMoreData(lmfit, chunk2)
Error: object of type 'symbol' is not subsettable

显然，这是因为它试图调用它(从跟踪)：

as.formula(object$call[[2]])

它失败了，因为lmfit$call[[2]]返回formula。但是，如果将其更改为此，则可以：

library(speedglm)
chunk1 <- iris[1:10,]
chunk2 <- iris[11:20,]
chunk3 <- iris[21:30,]
#use the actual formula below so lmfit$call[[2]] will return it
#and now all the three lines below work fine
lmfit  <- speedlm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, chunk1)
lmfit2 <- updateWithMoreData(lmfit, chunk2)
lmfit3 <- updateWithMoreData(lmfit, chunk3)

注意，当您打印它们时，两者都会说它们是块1，因为调用保持不变，但是结果是正确的：

输出：

> lmfit2
Linear Regression Model of class 'speedlm':

Call:  speedlm(formula = Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = chunk1) 

Coefficients:
(Intercept)  Sepal.Width  
     1.8398       0.9181  

> lmfit
Linear Regression Model of class 'speedlm':

Call:  speedlm(formula = Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = chunk1) 

Coefficients:
(Intercept)  Sepal.Width  
     2.3882       0.7468