R 多功能结果的聚合

我已经得到了预测值和数据的列表。用数据框。我想做的是使用这个预测，并将它们的结果与一些聚合函数结合起来。我该怎么做

示例数据如下所示：

预测因子列表p1。。请注意。（就我而言，是树木）

每个预测器返回给定行的两列：“分类概率”和“1-分类概率”

我想对每个预测值返回的“分类概率”进行求和，并将其与求和的“1-分类概率”进行比较

样本数据：

library('rpart');
size = 10;
samplesize=100;
mydata=data.frame(age=sample(10:40, samplesize, replace=TRUE), weight=rnorm(samplesize, mean = 60, sd = 20), girth=rnorm(samplesize, mean = 60, sd = 20))
mydata=cbind(mydata, dec=((mydata$weight > 40) | (mydata$girth > 60)))
attributes = colnames(mydata)[1:length(colnames(mydata)) - 1] 


model <- list();
for(i in 1:size) {
  attr = sample(1:length(attributes), sample(1:length(attributes)));
  fmla <- as.formula(paste("dec ~ ", paste(attributes[attr], collapse= "+")));
  tree <- rpart(fmla, data=mydata, method="class", control=model$rc);
  model[[i]] <- tree;
}

备选方案

我在这里不能实现的主要事情是聚合函数的结果。我可以在这里给出更简单的例子，其中我有函数：

f <- function (x, n) {
  data.frame(first = x + n, second=x * n);
}

---

这可能是替代方案的解决方案：

f <- function (x, n) {
  data.frame(first = x + n, second=x * n);
}

n <- 10

l <- lapply(2:n, f, x = 1:4)

### t(sapply(l, colSums))

Reduce('+', l)

---

f是的，当我调整解决方案时，它看起来也会解决我的第一个问题。谢谢：）对不起。。。我没注意到这个。。。结果仍然以错误的维度进行汇总。我需要在最后2x4矩阵，而不是2xn。我已经解决了使用Reduce函数的问题：“Reduce（+'，l）”好的，我没有从问题中理解这一点。在答案中添加了您的解决方案。感谢使用
Reduce
功能！
f(1:4, 2)
f(1:4, 3)
..
f(1:4, n)

f <- function (x, n) {
  data.frame(first = x + n, second=x * n);
}

n <- 10

l <- lapply(2:n, f, x = 1:4)

### t(sapply(l, colSums))

Reduce('+', l)