r - 如何处理完美拟合线性模型

Question

我正在处理的数据偶尔有一个“完美拟合”的线性模型。对于我运行的每个回归，我需要提取我一直在使用 summary(mymodel)$r.squared 执行的 r.squared 值，但这在完美拟合模型的情况下会失败(请参阅如下)。

df <- data.frame(x = c(1,2,3,4,5), y = c(1,1,1,1,1))
      mymodel <- lm(y ~ x, data = df)
      summary(mymodel)$r.squared #This raises a warning
      0.5294

我该如何处理这些情况？基本上，我想我想做类似的事情

If(mymodel is a perfect fit)
    rsquared = 1
else
    rsquared = summary(mymodel)$r.squared

Answer 1

您可以使用tryCatch

df <- data.frame(x = c(1,2,3,4,5), y = c(1,1,1,1,1))
      mymodel <- lm(y ~ x, data = df)
      summary(mymodel)$r.squared #This raises a warning

tryCatch(summary(mymodel)$r.squared, warning = function(w) return(1))
# [1] 1

并添加条件来捕获特定警告

df <- data.frame(x = c(1,2,3,4,5), y = c(1,1,1,1,1))
mymodel <- lm(y ~ x, data = df)
summary(mymodel)$r.squared #This raises a warning

f <- function(expr) {
  tryCatch(expr, 
           warning = function(w) {
             if (grepl('perfect fit', w))
               return(1) 
             else return(w)
           })  
}

f(TRUE)
# [1] TRUE

f(sum(1:5))
# [1] 15

f(summary(mymodel)$r.squared)
# [1] 1

f(warning('this is not a fit warning'))
# <simpleWarning in doTryCatch(return(expr), name, parentenv, handler): this is not a fit warning>