[問題]不使用for改使用apply寫法的可能性

[empireisme (empireisme)]

如題

最近想手刻實踐 cross validtion的算法

上網查了一下別人的範例code

如下

x <- runif(100)*10 #Random values between 0 and 10
y <- x+rnorm(100)*.1 #y~x+error
dataset <- data.frame(x,y) #Create data frame

dataset<- dataset[sample(nrow(dataset)),]
dataset
#here is the trick
folds <- cut(seq(1,nrow(dataset)),breaks=5,labels=FALSE)
folds

sample(nrow(dataset))

for(i in 1:5){
    #Segement your data by fold using the which() function
#這裡就是我想問的
    testIndexes <- which(folds==i,arr.ind=TRUE)
#這裡就是我想問的
    testData <- dataset[testIndexes, ]
    trainData <- dataset[-testIndexes, ]
    #Use the test and train data partitions however you desire...
    #必須要在這個步驟去套入model 然後計算MSE
}

他在切traing 和Testing時 使用了 fold的技巧

但是這整段有沒有可能 不使用for 迴圈 而改用apply家族去實現

因為真的太喜歡使用apply的簡潔了

還希望版友回答



偷偷問另外一個問題

我有一個function s 去計算 x*y
s<- function(x,y){ x*y    }

s(  c(2,3)    , c(4,5) )

這裡我會得到 8 15

但其實我想得到的是所有的可能性

8,10,12,15

請問我要如何在保有 input是 c(2,3)    , c(4,5) 下 得到我要的結果呢

更甚至在 s (  c(2,3),c(4,5,6,7,8)    ) 狀況下也可以得到遍歷的結果




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※ 編輯: empireisme (219.91.75.186 臺灣), 03/25/2020 03:44:33
推 andrew43: 最後的問題用outer
推 locka: 推outer沒想到還有這招
→ empireisme: ty
推 jezi1878: 第二個問題很簡單吧，用兩個for迴圈就可以達成
→ jezi1878: https://i.imgur.com/9Nno130.png
→ empireisme: 第二個例子用for真的很簡單呢!
推 locka: outer( c(2:3), c(4:8) )  原生好東西，不用嗎XD