バグ予測に関する研究で、Tomcatというデータを使いロジスティック回帰と線形判別分析の２つの手法でバグの有無を予測するのですが,Rstudioで実行するのですが以下のプログラムを書き換えればできますか？
tomcatのデータは以下からDLできます。https://terapromise.csc.ncsu.edu/!/#repo/view/head/defect/ck/tomcat/
#繰り返し回数
m_max<-1
#k-foldのk
k_max<-10
#読み込み，書き出しフォルダの定義
dname<-"C:/研究/仮データ（ISBSG)/"
#読み込みファイル名 .csvを含めない
fname<-"isbsg_large_log"
df <- read.csv(paste(dname,fname,".csv", sep = ""), header=T, row.names=NULL)
for(m in 1:m_max){
set.seed(m)
ds <- df[order(runif(nrow(df))),]
for(k in 1:k_max){
d <- ds[-round(1+(nrow(df)/k_max)*(k-1)):-round(nrow(df)/k_max*k),]
write.csv(d, file=paste(dname,fname,"_cv_Fit_",k-1,"_",m-1,".csv", sep = ""),row.names = FALSE)
d <- ds[round(1+(nrow(df)/k_max)*(k-1)):round(nrow(df)/k_max*k),]
write.csv(d, file=paste(dname,fname,"_cv_Tst_",k-1,"_",m-1,".csv", sep = ""),row.names = FALSE)
}
}
以下のプログラム実行するとError in cbind(test.df, fit.lm.pred) : object 'fit.lm.pred' not foundというエラーが出ます。
#繰り返し回数
m_max<-1
#k-foldのk
k_max<-10
#読み込み，書き出しフォルダの定義
dname<-"C:/Users/実験用/"
#読み込みファイル名 .csvを含めない
fname<-"Tomcat"
df <- read.csv(paste(dname,fname,".csv", sep = ""), header=T, row.names=NULL)
for(m in 1:m_max){
set.seed(m)
ds <- df[order(runif(nrow(df))),]
for(k in 1:k_max){
d <- ds[-round(1+(nrow(df)/k_max)*(k-1)):-round(nrow(df)/k_max*k),]
write.csv(d, file=paste(dname,fname,"_cv_Fit_",k-1,"_",m-1,".csv", sep = ""),row.names = FALSE)
d <- ds[round(1+(nrow(df)/k_max)*(k-1)):round(nrow(df)/k_max*k),]
write.csv(d, file=paste(dname,fname,"_cv_Tst_",k-1,"_",m-1,".csv", sep = ""),row.names = FALSE)
#ロジスティック回帰
#result1=lm(bug~wmc+dit+noc+cbo+rfc+lcom+npm+lcom3+loc+dam+moa+ic+cbm,data=fit.df)
result1=glm(bug~.,data=fit.df)
#↓結果についてステップ関数
step.glm<-step(result1)
#結果
summary(result1)
# 線形判別
library(MASS)
result2 <- lda(bug ~., data = fit.df, na.action = "na.omit", CV = TRUE)
#
result2
#
ct <- table(fit.df$bug, result2$class)
diag(prop.table(ct,1))
sum(diag(prop.table(ct)))
if(m==0||k==0){
result_summary.df<-cbind(cbind(test.df,fit.lm.pred),fit.rf.pred)
}else{
result_summary.df<-rbind(result_summary.df,cbind(cbind(test.df,fit.lm.pred),fit.rf.pred))
}
}
}
write.csv(result_summary.df,paste(dname,"result_summary.csv",sep=""))
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MasahikoHirata
2016/11/16 23:47
このままでは、データをcsvにしただけになってしまいます。まずはモデルを作成から。
MasahikoHirata
2016/11/17 00:35
机上なので間違えていたらすみません。エラーとして'fit.lm.pred'が見つからないと出ていますが。ここ順番がpred.lm.fit’では？（最近はなれているので）。’predict’の'lm'の'fit'かなぁと。
ikedas
2016/11/17 09:47 編集
同じことについていくつも質問を作って放置するのはやめてください。当teratailだけではありません。ここで質問していらっしゃる件の回答は、もうYahoo知恵袋でもらっているでしょう? http://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q12166899527
2016/11/17 09:47
こちらの質問が他のユーザから「やってほしいことだけを記載した丸投げの質問」という指摘を受けました
「質問を編集する」ボタンから編集を行い、調査したこと・試したことを記入していただくと、回答が得られやすくなります。