我有一個資料集R并進行了一些轉換，以計算對的最大資訊系數，(Y,X1)如下(Y,X2)所示：
dat <- as.data.frame(matrix(rnorm(100 * 5, mean = 0, sd = 1), 10, 5))
colnames(dat) <- c("Y",paste0("X",1:4))
dat$X1 <- 0.5*dat$Y
dat$X2 <- dat$Y^2
library(minerva)
X1res <- mine(dat$X1,dat$Y)$`MIC-R2`
X2res <- mine(dat$X2,dat$Y)$`MIC-R2`
然后，我檢查以下陳述句：
res1 <- ifelse(isTRUE(X1res <= 0.4),1,0)
res2 <- ifelse(isTRUE(X2res >= 0.6),1,0)
res3 <- ifelse(isTRUE(X1res <= 0.4 & X2res >= 0.6),1,0)
最后，我將程式復制了 10 次，如下所示：
res <- replicate(10, {
dat <- as.data.frame(matrix(rnorm(100 * 5, mean = 0, sd = 1), 10, 5))
colnames(dat) <- c("Y",paste0("X",1:4))
dat$X1 <- 0.5*dat$Y
dat$X2 <- dat$Y^2
library(minerva)
X1res <- mine(dat$X1,dat$Y)$`MIC-R2`
X2res <- mine(dat$X2,dat$Y)$`MIC-R2`
res1 <- ifelse(isTRUE(X1res <= 0.4),1,0)
res2 <- ifelse(isTRUE(X2res >= 0.6),1,0)
res3 <- ifelse(isTRUE(X1res <= 0.4 & X2res >= 0.6),1,0)
dplyr::lst(res1, res2, res3)
}, simplify = FALSE)
如何從結果串列中獲取上述 3 個陳述句的百分比，res1 = 20%即res2 = 70%和res3 = 20%
uj5u.com熱心網友回復：
m1 <- do.call(cbind, lapply(res, \(x) do.call(rbind, x)))
rowMeans(m1)* 100
library(dplyr)
bind_rows(res) %>%
summarise(across(everything(), ~ 100 * mean(.x)))
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