R 递归索引在级别2失败

我试图对R中的线性模型进行重复随机子抽样。为了实现这一点，我首先创建一个数据表索引列表，用于训练模型，然后对该特定子集使用

lm

。下面是使用

ggplot2

中的

diamonds

数据集的示例代码：

library(data.table)
library(caTools)
library(ggplot2)
rm(list = ls())
dat <- as.data.table(diamonds)[1:5000,]

n <- 20
dat_list <- lapply(1:n, function(z) return(sample.split(dat$carat, SplitRatio = 3/4)) )

奇怪的是，当我上次尝试这个时，它起了作用，但今天我得到了以下错误：

dat_列表[[z]]中出错：递归索引在级别2失败

如果我首先将索引保存到另一个变量，则代码似乎有效：

coefs <- sapply(1:n, function(z){
  train_indices <- dat_list[[z]]
  m <- lm(price ~ carat, data = dat[train_indices,])
  return(unname(m$coefficients[2]))
})

---

coefs可能昨天您将
dat
更改为数据帧而不是数据表。似乎有效。您真的需要datatable吗？不应该是这样，我的代码的第一行加载了常用的包（data.table、ggplot2等）。我使用
data.table
，因为它更快（我有很多观察结果），而且我发现它的
[I，j，by]
格式更容易。加载包的事实并不意味着函数将在处理数据帧时处理数据表。创建数据帧时，请尝试将
dat
更改为dataframe，并检查代码是否有效。我们的目标是找出这段代码中断的原因，然后使用datatable结构对其进行调整。如果我不使用datatable，它就会工作，我会相应地更改代码的其他部分。但是，根据文档，由于data.table是data.frame，因此它与仅接受data.frames的R函数和包兼容。
coefs <- sapply(1:n, function(z){
  train_indices <- dat_list[[z]]
  m <- lm(price ~ carat, data = dat[train_indices,])
  return(unname(m$coefficients[2]))
})