R中如何在一个函数中（需要用到外部函数）输入通用性的函数

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我一直搞不懂R中，如果编写了一个函数，而这个函数可以适用于多种不同的模型，如何做的呢？
举个例子
x0 <- 1:10

myfun <- function(par, x){
    y   <- par[1] + par[2]*x
    val <- 2 * y
    return(val)
}

myfun(c(10, 2), x0)

上边的例子中，运行的结果对于一个线性模型，得到其结果的2倍，如果想直接在myfun()中输入任意一种形式的函数，如何做到的呢？

我只是举例2倍，实际的应用更为负责，要求可以将任何一种形式的函数直接编委myfun的一个录入变量，进而实现myfun的通用性，如何实现？

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关键词：如何

最简单的办法就是在一个函数中写另外一个函数。

比如：
.dominateset <- function(xx,KK=20) {
  ###This function outputs the top KK neighbors.       
  
  zero <- function(x) {
    s = sort(x, index.return=TRUE)
    x[s$ix[1:(length(x)-KK)]] = 0
    return(x)
  }
  normalize <- function(X) X / rowSums(X)
  A = matrix(0,nrow(xx),ncol(xx));
  for(i in 1:nrow(xx)){
    A[i,] = zero(xx[i,]);
   
  }
  
  
  return(normalize(A))
}

bbslover 发表于 2017-3-14 21:17
最简单的办法就是在一个函数中写另外一个函数。

比如：

我现在需要进行模型比较，所以需要用到外部模型，然后外部模型不管其具体形式，可以放在模型比较的函数中。所以不便直接在模型比较函数内写具体需要对比的模型形式，因为希望模型比较函数具有一定的通用性。
Anyhow, thank you for your response.

你指的是泛型函数？

如果我没理解错，你想要了解的知识应该是涉及Functional programming，
具体请阅读《advanced R》的第10、11章内容。
就你目前想解决的问题，应该用modelr包中的add_prediction(), gather_prediction(), spread_preadiction()等就能解决。

已经解决，谢谢回复！
答案如下：

x0 <- 1:10

mymodel <- function(P, x){
  P[1] + P[2] * x
}


myfun <- function(model, par, x){
    y   <- model(par, x)
    val <- 2 * y
    return(val)
}

myfun(mymodel, c(10, 2), x0)