У меня возникают трудности с применением функции нормализации max-min к прогнозирующим переменным (30 из них) в моем фрейме данных без исключения диагностической переменной (поскольку она является фактором и не зависит от функции) из фрейма данных.
```{r}
cancer_data <- as.data.frame(lapply(cancer_data, normalize))
```
Это не запустит bc, это вызовет сообщение об ошибке, относящееся к столбцу фактора, но я не хочу, чтобы новый фрейм данных создавался без этого столбца. Я просто хотел бы применить созданную мной функцию нормализации к 30 прогнозирующим переменным.
Вот структура моего фрейма данных, если она вообще предоставляет полезный контекст:
str(cancer_data)
## 'data.frame': 569 obs. of 31 variables:
## $ diagnosis : Factor w/ 2 levels "Benign","Malignant": 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 ...
## $ radius_mean : num 12.3 10.6 11 11.3 15.2 ...
## $ texture_mean : num 12.4 18.9 16.8 13.4 13.2 ...
## $ perimeter_mean : num 78.8 69.3 70.9 73 97.7 ...
## $ area_mean : num 464 346 373 385 712 ...
## $ smoothness_mean : num 0.1028 0.0969 0.1077 0.1164 0.0796 ...
## $ compactness_mean : num 0.0698 0.1147 0.078 0.1136 0.0693 ...
## $ concavity_mean : num 0.0399 0.0639 0.0305 0.0464 0.0339 ...
## $ points_mean : num 0.037 0.0264 0.0248 0.048 0.0266 ...
## $ symmetry_mean : num 0.196 0.192 0.171 0.177 0.172 ...
## $ dimension_mean : num 0.0595 0.0649 0.0634 0.0607 0.0554 ...
## $ radius_se : num 0.236 0.451 0.197 0.338 0.178 ...
## $ texture_se : num 0.666 1.197 1.387 1.343 0.412 ...
## $ perimeter_se : num 1.67 3.43 1.34 1.85 1.34 ...
## $ area_se : num 17.4 27.1 13.5 26.3 17.7 ...
## $ smoothness_se : num 0.00805 0.00747 0.00516 0.01127 0.00501 ...
## $ compactness_se : num 0.0118 0.03581 0.00936 0.03498 0.01485 ...
## $ concavity_se : num 0.0168 0.0335 0.0106 0.0219 0.0155 ...
## $ points_se : num 0.01241 0.01365 0.00748 0.01965 0.00915 ...
## $ symmetry_se : num 0.0192 0.035 0.0172 0.0158 0.0165 ...
## $ dimension_se : num 0.00225 0.00332 0.0022 0.00344 0.00177 ...
## $ radius_worst : num 13.5 11.9 12.4 11.9 16.2 ...
## $ texture_worst : num 15.6 22.9 26.4 15.8 15.7 ...
## $ perimeter_worst : num 87 78.3 79.9 76.5 104.5 ...
## $ area_worst : num 549 425 471 434 819 ...
## $ smoothness_worst : num 0.139 0.121 0.137 0.137 0.113 ...
## $ compactness_worst: num 0.127 0.252 0.148 0.182 0.174 ...
## $ concavity_worst : num 0.1242 0.1916 0.1067 0.0867 0.1362 ...
## $ points_worst : num 0.0939 0.0793 0.0743 0.0861 0.0818 ...
## $ symmetry_worst : num 0.283 0.294 0.3 0.21 0.249 ...
## $ dimension_worst : num 0.0677 0.0759 0.0788 0.0678 0.0677 ...