我想对我的数据进行分组,然后为每个组构建两个线性模型,收集结果,并使用扫帚来总结模型参数,但我有一个无法理解的无限递归错误。这是代码:
library(dplyr)
library(tidyr)
library(broom)
mtcars %>%
group_by(am) %>%
dplyr::do(simple_fit = lm(mpg ~ disp, data = .),
complex_fit = lm(mpg ~ disp + hp, data = .)) %>%
ungroup()
gather(model_type, model, -am) %>%
broom::tidy(model)
这会导致此错误:
Error: evaluation nested too deeply: infinite recursion / options(expressions=)?
在这个例子中只有4个模型,所以我不明白为什么我要打这么深的嵌套循环?
我发现了一个关于github的评论,修复了我的问题here
固定版本的代码如下:
mtcars %>%
group_by(am) %>%
dplyr::do(simple_fit = lm(mpg~disp, data = .),
complex_fit = lm(mpg ~ disp + hp, data = .)) %>%
ungroup() %>%
gather(model_type, model, -am) %>%
rowwise() %>%
broom::tidy(model)