带as.factor（）的R公式：有没有办法将参数指定为变量内容而不是直接按名称？

为了进行下面的讨论，我将创建此假训练数据帧：

> dataset = data.frame(result=c("yes","yes","no","no","no"),
                       s1=seq(0,8,2), s2=seq(1,9,2))
> dataset
  result s1 s2
1    yes  0  1
2    yes  2  3
3     no  4  5
4     no  6  7
5     no  8  9
> 

我试图从多个数据帧中训练多个kernlab KSVM模型，类似于上面所示的数据帧。对于每个数据帧，

result

列的名称实际上是不同的（它是根据使用该数据集训练的模型所预测的内容命名的）

我对R还是相当陌生，所以我使用的语法只是在我从Crattle的日志选项卡剪切和粘贴代码之后建模的（没有双关语）：

trainedModel = ksvm(as.factor(result) ~ ., data=dataset[,c(input, target), ...)

…其中，

result

是

数据集

数据框中列的名称。我知道，

as.factor（result）~.

是一个公式，这意味着

~

左侧的内容是从

~

右侧的内容派生而来的，

只是意味着“在

~

左侧没有指定的所有其他内容”。至少我认为这就是它的意思

我的问题是，我希望能够以编程方式创建和训练这些模型，并且输入数据集中目标列的名称将更改

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如何在代码

as.factor（result）

？

中指定“colnames（dataset）[1]”（即动态确定的列名称，而不知道编码时的列名称），允许您使用

粘贴
来构建公式。将这些因素放在一起，可以创建基于变量的公式，例如：

as.formula(paste("as.factor(",result_column,") ~ ."))

我可能误解了你，但我认为
as.formula（粘贴（…）
就是你要找的。您可以在生成变量时使用
paste（）
构建公式。@BrandonBertelsen好的，非常感谢，
as.formula（paste0（“as.factor”（，colnames（dataset）[1]，”~））
工作得很好。你想发布一个答案，还是这是一个如此愚蠢的简单问题，你认为我应该把它删除。我同意，@BrandonBertelsen应该将此作为回答。我认为这很有帮助。一个问题有一个简单的答案并不意味着其他人不会有同样的问题