Linux下开发R语言模型,将模型中的参数进行处理,只需要替换参数,就能实现该模型对任意的数据适用,再对数据类型和算法适用条件进行判断,可保证该程序的正确性,不会导致错误退出。以下仅为举例:
参数加载
install.packages('magrittr')
library(magrittr)
setwd("C:\\Users\\jhinno\\Desktop\\R-data20190120\\R-Variable-reduction")
PArameter4 = "1EFAdata.csv"
PArameter1 = c("Ma","a","b","F1") #传入的字段变量名称
data <- read.csv(PArameter4) #读取传入的数据路径
print(head(data)) #查看原始的整体数据
znewdata <- data[,PArameter1] #生成最终数据框
str(znewdata)
JHY <- "Ma" #Y的值传入
znewdata[,JHY]
znewdata[,"Y."] <- znewdata[,"Ma"] #Y的赋值
n. = which(names(znewdata) == "Ma") #Y的序号位置
usedata = znewdata[, -n.]
str(usedata)
mo = lm(Y.~.,data=usedata)
summary(mo)
信息显示
print("以下信息是数据的初步描述:")
n.loncount <- length(data)
n.dimcount <- length(data[, 1])
print(paste("横向数据的字段数是:", n.loncount), sep = " ")
print(paste("纵向数据的记录数是:", n.dimcount), sep = " ")
print(paste("参与分析的数据字段有:", PArameter1), sep = " ")
参数值循环多次判断
下面是两次判断
a <- 2
b <- 4
if(a == 2){
if(b == 3){
}else if(b != 3) {
print("请重新进行选择")
}
}else if(PArameter2 == 'R2') {
print("666")
}