根据用户在 R Shiny 中的输入创建动态数据框 UI

Create a dynamic dataframe based on user’s inputs in R Shiny UI

我正在运行使用可用的训练数据集建立回归模型,比如 1000 个观察值和 5 个自变量。

现在我想 运行 这个模型针对测试数据集。所以我试图从 Shiny UI 上的用户手动获取测试数据集。 用户应该可以选择 select 测试数据集中的观察数量,例如50 次观察。 一旦用户提供了观察次数,用户应该能够查看 table 的 50 行和自变量(或任何其他视图)。 用户现在应该能够在 Shiny UI.

上为每个自变量在这 50 行中手动输入任意值

目前,在运行以下 UI.

的代码之后,我只能从用户那里获取每个变量的 1 个观察值

代码:

library(shiny)



  ui<-shinyUI(fluidPage(
    titlePanel("Model"),


    sidebarLayout(
      sidebarPanel(
      sliderInput("Var1",label="Variable 1",min=100,max=1000,value=200,step=1),
      sliderInput("Var2",label="Variable 2",min=500,max=800,value=600,step=1),
      sliderInput("Var3",label="Variable 3",min=0,max=1,value=0.5,step=0.01),
      sliderInput("Var4",label="Variable 4",min=1,max=20,value=5,step=1),
      sliderInput("Var5",label="Variable 5",min=0,max=1,value=0.6,step=0.01),
      actionButton("Run_model", "Run model")
      ),

      mainPanel(

        tabsetPanel(
        tabPanel("model summary", verbatimTextOutput('summary'))
        )
      )
    )))


  server<- function(input,output,session){
    set.seed(1234)
    observe({
      # this is how you fetch the input variables from ui component

      Var1 <- as.integer(input$Var1)
      Var2 <- as.integer(input$Var2)
      Var3 <- as.numeric(input$Var3)
      Var4 <- as.integer(input$Var4)
      Var5 <- as.numeric(input$Var4)

      test <- cbind(Var1, Var2, Var3, Var4, Var5)
      test <- as.data.frame(test)

      ## Import dataset
      train <- data.frame(replicate(6,sample(1:100,1000,rep=TRUE)))
      names(train) <- c("Var1", "Var2", "Var3", "Var4", "Var5", "Var6")

      # Var6 is the dependent variable
      test$Var6 <- ""

      # Model action button
      observeEvent(input$Run_model, {
        model <- randomForest(Var6 ~ .,  data = train, ntree=500)
        pred <- predict(model, newdata = test)
        output$summary <- renderPrint(model)

      })
    })
  }

shinyApp(ui=ui, server=server)

你好,你想看看如何使用 observereactive。简单来说—— 观察是什么时候你想修改一些 UI 对象或输入或者通常在后台做一些事情。输出的计算最好放在反应式表达式中。

我已经修改了你的代码,现在是 运行。

library(shiny)
library(randomForest)


ui<-shinyUI(fluidPage(
  titlePanel("Model"),


  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      sliderInput("Var1",label="Variable 1",min=100,max=1000,value=200,step=1),
      sliderInput("Var2",label="Variable 2",min=500,max=800,value=600,step=1),
      sliderInput("Var3",label="Variable 3",min=0,max=1,value=0.5,step=0.01),
      sliderInput("Var4",label="Variable 4",min=1,max=20,value=5,step=1),
      sliderInput("Var5",label="Variable 5",min=0,max=1,value=0.6,step=0.01),
      actionButton("Run_model", "Run model")
    ),

    mainPanel(

      tabsetPanel(
        tabPanel("model summary", verbatimTextOutput('summary'))
      )
    )
  )))


server<- function(input,output,session){
  set.seed(1234)
  test <- reactive({
    # this is how you fetch the input variables from ui component

    Var1 <- as.integer(input$Var1)
    Var2 <- as.integer(input$Var2)
    Var3 <- as.numeric(input$Var3)
    Var4 <- as.integer(input$Var4)
    Var5 <- as.numeric(input$Var4)

    test <- cbind(Var1, Var2, Var3, Var4, Var5)
    test <- as.data.frame(test)


    # Var6 is the dependent variable
    test$Var6 <- ""
    test
    # Model action button
  })
  train <- reactive({
    ## Import dataset
    train <- data.frame(replicate(6,sample(1:100,1000,rep=TRUE)))
    names(train) <- c("Var1", "Var2", "Var3", "Var4", "Var5", "Var6")
    train
  })
  pred <- eventReactive(input$Run_model, {
    model <- randomForest(Var6 ~ .,  data = train(), ntree=500)
    predict(model, newdata = test())

  })
  output$summary <- renderText(pred())
}

shinyApp(ui=ui, server=server)

希望对您有所帮助!