marginaleffects包predictions函数返回closure错误求助

报错根源 #

1. datagrid参数语法变更：旧版本marginaleffects允许用hour = unique简写提取变量唯一值，但新版本（0.5.0）不再支持这种写法，unique作为R内置函数（closure类型）被传入后，无法被强制转换为字符向量，触发类型错误。
2. sprintf参数顺序错误：原代码中sprintf(estimate, fmt = '%#.1f')的参数顺序颠倒，sprintf要求格式字符串作为第一个参数，数值作为第二个参数，这会导致格式化失败。

修正方案 #

方案1：利用datagrid的model参数自动生成新数据 #

datagrid的model参数可以自动从模型中提取变量，并使用其典型取值（因子变量会自动取所有水平），无需手动指定变量取值：

require(nycflights13)
require(dplyr)
require(marginaleffects)
require(tibble)

bA <- lm(as.numeric(arr_delay) ~ hour, 
         data = flights %>% 
           filter(month == 4, distance < 900) %>%
           mutate(hour = as.factor(hour))) 

bB <- predictions(bA, newdata = datagrid(model = bA), conf_level = 0.99857) %>%
  as_tibble() %>% 
  arrange(hour) %>%
  mutate(estimate = 
           paste0(sprintf('%#.1f', estimate), " (", 
                  sprintf('%#.1f', conf.low), "; ", 
                  sprintf('%#.1f', conf.high), ")")) %>%
  select(hour, estimate)

方案2：手动传入变量的唯一值向量 #

直接从模型数据中提取hour的唯一值，传入datagrid：

require(nycflights13)
require(dplyr)
require(marginaleffects)
require(tibble)

bA <- lm(as.numeric(arr_delay) ~ hour, 
         data = flights %>% 
           filter(month == 4, distance < 900) %>%
           mutate(hour = as.factor(hour))) 

bB <- predictions(bA, newdata = datagrid(hour = unique(bA$model$hour)), conf_level = 0.99857) %>%
  as_tibble() %>% 
  arrange(hour) %>%
  mutate(estimate = 
           paste0(sprintf('%#.1f', estimate), " (", 
                  sprintf('%#.1f', conf.low), "; ", 
                  sprintf('%#.1f', conf.high), ")")) %>%
  select(hour, estimate)

验证说明 #

两种方案都能解决类型错误，同时修正sprintf的参数顺序后，可正确格式化预测值和置信区间为指定格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者C.Robin