定义lapply函数

Question

我有一个标签名为df，包含了几个分类器的结果:准确性，Npv，Ppv等。

我想在称为“点”的数据框架中增加一个新列，其中包含这种加权计算：

Points = Accuracy* 0,20 + Specificity *0,10 + Sensitivity *0.35 + Neg Pre Value*0.10 + Pos Pred value*0.25)

我试着用这种方式来使用：

df$Points <- apply(df[,3:7],1,make.calc)

该函数将使其计算从第3列到第7列，并将结果存储在一个名为Point的新列中。

我还以这样的方式定义了我的函数make.calc：

make.calc <- function(x) {
t <- function(x) { 
df$Accuracy * 0.2 + df$Specificity * 0.1 + df$Sensitivity * 0.35 + df$Neg_Pred_Value * 0.1 + df$Pos_Pred_Value * 0.25 }
 t } 

但是我得到的是一个名为Point的新列，它包含一个字符串，模型定义了above...not，这是我需要的计算！

有人能帮我理解我的代码出了什么问题吗？？

这是我的df的dput：

> dput(head(df))
structure(list(Model = structure(1:6, .Label = c("Decision Tree", 
"Naive Bayes", "Neural Networks", "Random Forest", "SVM Linear", 
"SVM Radial"), class = "factor"), `Data source` = c("Without_DownSampling", 
"Without_DownSampling", "Without_DownSampling", "Without_DownSampling", 
"Without_DownSampling", "Without_DownSampling"), Specificity = c("0.984", 
"0.490", "0.980", "0.998", "0.982", "0.980"), `Pos Pred Value` = c("0.937", 
"0.321", "0.917", "0.991", "0.924", "0.917"), Accuracy = c("0.980", 
"0.588", "0.969", "0.996", "0.966", "0.967"), Sensitivity = c("0.963", 
"0.991", "0.926", "0.991", "0.898", "0.917"), `Neg Pred Value` = c("0.991", 
"0.995", "0.982", "0.998", "0.975", "0.980")), .Names = c("Model", 
"Data source", "Specificity", "Pos Pred Value", "Accuracy", "Sensitivity", 
"Neg Pred Value"), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")

Answer 1

在您提供的示例中，几乎所有变量都被分类为字符串。不幸的是，您不能对字符串执行任何计算，所以应该首先将它们全部转换为数值变量。

df <- data.frame(purrr::map_at(df, 3:7, as.numeric), stringsAsFactors = FALSE)

这是一种方法，但我相信还有其他更好的选择。您还需要修复变量名，以便它们中没有空格。注意，Neg Pre Value不是一个好名字--建议您适应Neg_Pre_Value或类似的东西。

然后，您不需要一个函数来执行您想要的任务。

您可以简单地定义新变量如下：

df$Points <- df$Accuracy * 0.2 + df$Specificity * 0.1 + df$Sensitivity * 0.35 + df$Neg_Pred_Value * 0.1 + df$Pos_Pred_Value * 0.25