R 创建回归系数的数据表

我有一个具有以下回归系数值的模型：

           (Intercept)                 radius              perimeter            compactness          concavepoints 
         -2.3003926746           0.0743984303          -0.0111031732          -2.5826629017           5.3127565914 
         radius.stderr      smoothness.stderr     compactness.stderr       concavity.stderr           radius.worst 
          0.4256225882          16.9805981122          -3.8819567231           0.9488969352           0.1408605366 
         texture.worst             area.worst        concavity.worst         symmetry.worst fractaldimension.worst 
          0.0105317616          -0.0009867991           0.3504860653           0.8536208289           4.7503948408 

我想制作一个数据表，其中一列包含变量名，另一列包含相应的回归系数值。 这就是我迄今为止所尝试的：

var_names = coef(summary(model_B))[, 0]
coef_vals = coef(summary(model_B))[, 1]
data.table(Variables=c(var_names), RegressionCoefficients = c(coef_values))

但是我得到了“Variables”列all NA的以下输出：

Variables RegressionCoefficients
<dbl> <dbl>
NA  -2.3003926746           
NA  0.0743984303            
NA  -0.0111031732           
NA  -2.5826629017           
NA  5.3127565914            
NA  0.4256225882            
NA  16.9805981122           
NA  -3.8819567231           
NA  0.9488969352            
NA  0.1408605366    

变量回归系数
NA-2.3003926746
NA 0.0743984303
NA-0.0111031732
NA-2.5826629017
NA 5.3127565914
NA 0.4256225882
NA 16.9805981122
NA-3.8819567231
NA 0.9488969352
NA 0.1408605366

使用名称访问系数的名称

var_names=names(coef(model_B))
coef_vals=coef(model_B)
data.table(Variables=var_names, RegressionCoefficients=coef_vals)

     Variables RegressionCoefficients
1: (Intercept)           2.984208e-16
2:      radius           1.000000e+00
3:   perimeter           1.000000e+00

---

非常感谢！再加上，有没有办法按回归系数绝对值的降序对变量进行排序？没关系！我用代码得到它：

DT=data.table（变量=var\u名称，回归系数=coef\u vals）

DT[顺序（-abs（回归系数））]