Я работаю с моделью Tweedie GLM.После того, как я строю свою модель с категориальными и непрерывными предикторами на обучающем наборе, я получаю свои коэффициенты и затем использую их для прогнозирования данных на тестовом наборе.
NonPenalizedTweedie <-glm(ModelingVars1,
family = tweedie(var.power=1.5, link.power = 0),
weight = Units, data = data1)
Однако в отрасли, в которой я нахожусь, нам часто приходится вручную изменять некоторые коэффициенты по деловым причинам, а затем повторно запускать обновленную модель, оставляя исходные коэффициенты перехвата / других коэффициентов неизменными.
data1$Pred <-predict(NonPenalizedTweedie, data=data1, type="response")
Моя проблема заключается в следующем: иногда я хочу изменить только один уровень категориальной переменной, а затем повторно запустить модель, оставшиеся коэффициенты остаются прежними.Я исследовал это бесконечно, но не могу найти хороший способ сделать это эффективным способом.Я хочу иметь возможность вручную изменить любой из моих переменных коэффициентов для нескольких категориальных уровней, а также для непрерывного, а затем повторно запустить анализ с новыми коэффициентами, чтобы просмотреть диаграммы подгонки и поднятия.
В прошлом я имелпросто взял вывод из R и поместил его в Excel, где я могу динамически изменять коэффициенты уровня, а затем подгонять диаграммы / диаграммы подъема, чтобы автоматически обновлять, но я хотел бы найти хороший динамический способ сделать это в R, если это возможно.
Некоторые ранние идеи, с которыми я экспериментировал:
coeffs <- exp(NonPenalizedTweedie$coefficients)
coeffs["data1$Var1Level1"] <- 1.2
coeffs["data1$Var1Level2"] <- 1.2
coeffs["data1$Var2Level3"] <- 1.2
Любые идеи были бы великолепны.Спасибо.