r - 基于字符串拟合多个逻辑回归模型

Question

我有一个看起来像这样的数据集

            Q D      G        A
1 unqualified B   male admitted
2   qualified B   male rejected
3   qualified C   male rejected
4   qualified C   male rejected
5 unqualified B female rejected
6 unqualified C female rejected

以及一个包含每个功能依赖项的字符串

t <- "dag{D<-{G}; A<-{D}; A<-{G}; A<-{Q}}"

我想遍历数据框的特征并基于字符串拟合逻辑回归模型。

例如，A 取决于 G、Q 和 D，第一个模型将根据 G、Q 和 D 预测 A。第二个模型将根据 G 预测 D。

模型将如下存储在列表中

m1 <- glm(A ~ G + Q + D, data = mydata, family = "binomial")
m2 <- multinom(D ~ G, data = mydata)

m2 是多项逻辑回归，因为特征 D 有 4 个唯一值。

如何根据字符串执行此操作？我不确定如何提取依赖项。

标签： rmachine-learningdirected-acyclic-graphs