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关于 eval：使用 R 中的数据掩码评估最大似然表达式

codeneng 2023-03-28 原文

Evaluating a maximum likelihood expression using datamasks in R

我正在尝试使用数据掩码评估最大似然表达式。这个想法是允许在函数内按名称调用参数和变量，同时避免多次调用 attach() 和 detach()。这是一个非常简单的小示例，实际功能非常庞大且复杂。

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set.seed(1)

# Data
db <- data.frame(
  x = runif(10),
  y = runif(10),
  z = sample(c(0, 1), 10, replace = TRUE)
)

# Log likelihood function
ll_lik <- function(param) {
  pr_1 <- 1 / (1 + exp(-(param[1]*x - param[2]*y)))
  pr_2 <- 1 - pr_1
  lik <- z * pr_1 + (1 - z) * pr_2
  log(lik)
}

# Parameters
param <- c(p1 = 0.1, p2 = 0.2)

# Run the model with attach()/detach()
attach(db)
model <- maxLik::maxLik(ll_lik, start = param)
detach(db)
summary(model)

这很好用，但是，我必须调用 attach() 和 detach()。要按名称访问参数，我需要将 param 转换为对数似然函数内的列表，然后调用 attach()/detach()。这不仅是混乱的，而且对于大型函数和数据，它会产生不必要的开销。我一直在研究的一种可能性是使用 rlang 包和package函数，这些函数主要是为表达式的整洁评估而编写的。

现在，仅创建数据掩码并尝试评估对数似然函数不起作用：

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mask <- as_data_mask(db)
eval_tidy(quo(maxLik::maxLik(ll_lik, start = param)), mask)

它无法访问数据掩码 (Error in fnOrig(theta, ...) : object 'x' not found) 中的对象。也许问题出在 maxLik 上，但我什至无法评估 ll_lik()，这给出了同样的错误：

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eval_tidy(quo(ll_lik(param)), mask)

但这有效：

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eval_tidy(quo(x*3), mask)

所以，我开始怀疑 ll_lik() 有"错误"父级，这就是为什么我的数据掩码可能不在函数的搜索路径中，因此找不到变量。现在，as_data_mask() 的帮助部分确实提供了一些示例，说明如何通过创建顶层、中层和底层环境来"嵌套"环境。好的，让我们看看我是否可以将我的函数创建为数据掩码结构的一部分：

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call_stack <- function() {lobstr::cst()}

# Create a new environment (child of empty) that takes a list of objects to populate it
top <- new_environment(list(ll_lik = ll_lik, call_stack = call_stack))

# Create a child of the"top" environment"
middle <- env(top)

# Create a child of the"middle environment and add the data object to it
bottom <- env(middle, db=db)

# Create a data_mask where the bottom contains the masking elements and the top
# the last element of the data_mask.
new_mask <- new_data_mask(bottom, top = top)

很遗憾，我仍然无法访问 x。我什至没有在这里尝试 maxLik 函数。所以为了尝试更深入地挖掘，我开始搞乱调用堆栈。

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eval_tidy(call_stack(), data = new_mask)

确实，如果我没看错的话，函数的父级就是全局环境。

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 1. ├─rlang::eval_tidy(call_stack(), data = new_mask)
 2. └─global::call_stack()
 3.   └─lobstr::cst()

但是，我不知道如何进行这项工作。任何帮助深表感谢。

奖励：如果我能够在 maxLik 中按名称调用参数而不调用 attach()/detach()，那就太棒了。

  • 你好！我不是 datamasks 方面的专家，所以我无法评论如何使用该方法访问 db 中的对象，但我只是想知道一个(也许是愚蠢的)问题。我在 maxLik 函数的帮助页面上读到以下句子："... : [...] 优化器未使用的参数被转发到 logLik、grad 和 hess"。我认为您可以使用参数 x、y 和 z 定义 ll_lik 函数，然后使用 db$x 或使用 with 函数传递相应的值。如果你愿意，我可以用这种方法提供更详细的答案。
  • 是的，使用 attach() 是为了避免必须将 db$ 放在所有变量的前面(在某些情况下有很多)。我想在遇到类似问题之前我已经尝试过使用 with() 函数。如果我对 with() 的理解正确，它的功能类似于数据掩码，但数据掩码可以包含您可能希望在对数似然函数中访问的数据、函数和其他对象。我可能也误解了这一点。

一种选择是创建一个package器，将 ll_lik 的主体评估为表达式，db 作为上下文：

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llwrap <- function(param) {
  eval( body(ll_lik), db )
}

model <- maxLik::maxLik(llwrap, start=param)      # Works

编辑解决您的问题：是的， body() 返回一个表达式，因此您可以在该表达式中使用您想要的任何名称，只要您在评估时提供适当的上下文。但是，如果您要将函数体与其参数列表完全分离，为什么不从头开始将其定义为表达式呢？

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ll_expr <- rlang::expr({                       # An expression, not a function
  pr_1 <- 1 / (1 + exp(-(p1*x - p2*y)))        # <-- now using p1, p2
  pr_2 <- 1 - pr_1
  lik <- z * pr_1 + (1 - z) * pr_2
  log(lik)
})

llwrap2 <- function(param) {
  ctx <- c( as.list(db), as.list(param) )      # Combine param and db into one context
  eval( ll_expr, ctx )                         # No longer need body()
}

model <- maxLik::maxLik(llwrap2, start=param)  # Works

  • 有趣的。我不知道 body()。这种方法是否也可以扩展以允许 param 的元素也可以按名称调用，而不是 param[1]、param[2] 等？
  • 非常感谢您更新的答案。这绝对是朝着正确方向迈出的一步。我将在更大的代码的上下文中对您的解决方案进行一些尝试，以了解它的行为方式。干杯。
  • 我对这个问题和答案很感兴趣，您正在做的事情的更广泛用途是什么，或者主要是在您处理存储在数据框中的内容时？我喜欢不创建环境的想法，您是否有任何其他类似问题的链接以获得更广泛的理解？谢谢
  • @user63230：从技术上讲，它正在创建一个环境。 eval() 会将作为第二个参数提供的列表转换为环境，其中将评估第一个参数(表达式)。这个答案中的 eval 模式基本上只是一个复杂的 with()。考虑 with( mtcars, mpg*cyl )。通过将表达式存储在变量 e <- rlang::expr(mpg*cyl) 中，我们可以延迟其计算直到 mtcars 准备好：eval( e, mtcars )。这就是这里发生的一切。数据帧是最典型的情况，但是任何带有变量掩码的东西都是公平的。
  • 谢谢，所以它只是用于变量掩码，类似于 mutate 所以.... 我的意思是创建一个环境是你不必显式创建一个例如envr <- new.env() 然后填充它！
  • @user63230 在表达式评估的上下文中，您可以将列表、数据框和环境视为可互换的。所以，是的，这是真的：我们没有显式调用 new.env()。但是，我们使用 c( as.list(db), as.list(param) ) 显式创建一个列表，然后通过 eval() 将其隐式转换为环境。

eval关于sectionwynbrrtidyeval

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