r - 使用 tryCatch() 捕捉引导循环

Question

我对 tryCatch() 的使用了解不足，但发现在正在进行的讨论中很难找到好的解决方案。

我有一个自编程函数，它返回一个对象。它实际上是一个列表对象，但为简单起见，假设它是一个标量。我正在使用 for() 循环来引导这个函数。我的循环具有以下形式:

boot<-1000
for(i in 1:boot){
  bootstrap_data<-data[sample(nrow(data),nrow(data),replace=T),]
  out[i]<-myfunction(bootstrap_data,X,...)
}

myfunction() 有时会返回一条错误消息，因为它使用 lm() 在数据子集上拟合模型，然后从不同的数据集预测新数据子集。然后可能会发生某些因素，某些级别偶然不会出现在用于拟合的数据中，但它们确实会出现在预测子集中。这种情况确实很少发生(例如，大约每 15,000 次迭代)，但确实会发生(我需要多次引导 myfunction())。

我想使用 tryCatch() 或类似的函数来捕获我的 Bootstrap 循环。此外，我想定义一个索引来计算循环 tryCatch() 必须捕获函数的频率。最后，我希望有一个常数 boot 而不管错误发生的次数。

R 返回以下消息:

    Error in model.frame.default(Terms,newdata,na.action=na.action,
xlev=object$xlevels) : factor X has new levels 2

X 是 lm() 中用户指定的预测器。我不确定 2 代表什么，我猜是新关卡的数量(？)。

Answer 1

这是一个有时会失败的函数

f <- function() {
    r <- rnorm(1)
    if (r > 1)
        stop("oops")
    r
}

我们分配一个结果向量并设置一个计数器来更新第i个元素

out <- numeric(100)
i <- 0

然后反复尝试调用函数。如果出现错误，我们不会增加 i 或记录结果，而是直接进入下一次迭代

while (i < length(out)) {
    tryCatch({
        out[[i + 1]] <- f()
        i <- i + 1
    }, error=function(...) NULL)
}