shiny:uiでの入力文字をserverでの回帰式の変数として使いたい。

Question

shinyのuiサイドのtextInputで入力した文字（数字ではありません）を、回帰式中の変数として使いたいのですが、文字には""がついておりそのままでは認識できません。良い方法がありましたら、教えてください。

作りたい式
lm(y~a+b+c+d+e)

UIサイドで、例えば input1にaをテキスト入力している。

UI side
input1 <- input$input1
input2 <- input$input2
input3 <- input$input3
input4 <- input$input4
input5 <- input$input5
inputALL <- paste(input1, input2, input3,input4,input5, sep="+")
inputALL2 <- paste(input1, input2, input3,input4,input5, sep=",")

Server side
lm(y~input1+input2+input3+input4+input5)

上の場合、実際には
lm(y~"a"+"b"+"c"+"d"+"e")
となり以降の計算がエラーとなります。

良い方法がありますでしょうか？

Comments

[KojiDoi]

いまひとつ意図がよく分からないのですが、lmで利用する式そのものを動的に作り出したいということですか？

[Shellykagoshima]

はい、そうです。本当はデータファイルのラベル名を自動で読み込んで、そのラベル名で回帰式を作りたいです。全項目の~.を使うのではなく文字式を+で繋げて式を作りたいです。

Answer 1

eval関数を使ってください。
https://stats.biopapyrus.jp/r/devel/eval.html

Comments

[Shellykagoshima]

ありがとうございます。eval関数を使ってみます。ただ、以下ではエラーが出るのですが、どこが悪いのでしょうか。
dataset <- read.csv("test.csv", header=T)
variable <- colnames(dataset)

out <- variable[length(variable)]
input <- variable[1:(length(variable)-1)]
input2<- paste(input, collapse = "+")
print(input2)
eq <- eval(parse(text=lm(out~input2)))

[KojiDoi]

textで指定しているものが文字列でないでしょう。

[Shellykagoshima]

ありがとうこざいます。お陰様でeval関数でやりたいことができました。
ところで、”ggg”と言った文字を、変数として使いたい場合はどのように変換するのでしょうか？eval関数を試してみましたが、これは上手くいかないようです。

[KojiDoi]

どういうコードを書いてうまくいかなかったのか示してくれないと答えようがありません。正しいコードを書いていればちゃんとうまくいきます。

[Shellykagoshima]

以下のように、uiサイドで入力した入力変数名(input$input1など）を、serverサイドのベイズ最適化の変数(input1など）として使いたいですが、文字列として認識しているためエラーが出てしまします。なお、式fについては、先日教えていただいたeval関数で変数化できています。

input1 <- input$input1
input2 <- input$input2
input3 <- input$input3
inputALL <- paste(input1, input2, input3, sep ="+")　#全入力変数
ff <- colnames(dataset[ncol(dataset)]) #目的変数
fff <- paste(ff,inputALL, sep="~")　　#"目的変数~入力変数1+入力変数2＋入力変数3"
f <- eval(parse(text=fff)) #文字列を変数化

A.nn <- nnet(f,
data=dataset,
size=5,
learningrate=0.01,
decay=0.01,
linout=T,
skip=T,
cross=10)

#rBayesianOptimization
mytest <- function(input1,input2,input3){
model <- predict(A.nn,data.frame(input1,input2,input3))
list(Score=model[,1],Pred=0)
}

OPT_Res <- BayesianOptimization(mytest,
bounds = list(input1 = c(-30L,30L)*0.1,input2=c(-30L,30L)*0.1,input3=c(-30L,30L)*0.1),
init_points = 30, n_iter = 20,
acq = "ucb", kappa = 3, eps = 0.0,
verbose = TRUE
)