最近一段時間需要對公司投資人群多個時間點是否流失進行**，需要針對未來20天該使用者群是否流失進行**，於是需要至少建立20個資料集，做20個模型，進行20個**，這要我重複寫20遍**，這種重複敲**的感覺可不好（關鍵是乙個模型可不是十行**能解決問題的，有n多引數），好歹我自詡為人工智慧人才，怎麼能被重複性的**難倒呢？
首先我需要重複編寫的**如下：
qbtrain1=xgb.dmatrix(data=qbls1[,2:32],label=qbls1[,33])
qbtrain2=xgb.dmatrix(data=qbls1[,2:32],label=qbls1[,34])
qbtrain3=xgb.dmatrix(data=qbls1[,2:32],label=qbls1[,35])
qbtrain4=xgb.dmatrix(data=qbls1[,2:32],label=qbls1[,36])
qbtrain5=xgb.dmatrix(data=qbls1[,2:32],label=qbls1[,37])
qbtrain6=xgb.dmatrix(data=qbls1[,2:32],label=qbls1[,38])
qbtrain7=xgb.dmatrix(data=qbls1[,2:32],label=qbls1[,39])
qbtrain8=xgb.dmatrix(data=qbls1[,2:32],label=qbls1[,40])
qbtrain9=xgb.dmatrix(data=qbls1[,2:32],label=qbls1[,41])
qbtrain10=xgb.dmatrix(data=qbls1[,2:32],label=qbls1[,42])
qbtrain11=xgb.dmatrix(data=qbls1[,2:32],label=qbls1[,43])
qbtrain12=xgb.dmatrix(data=qbls1[,2:32],label=qbls1[,44])
qbtrain13=xgb.dmatrix(data=qbls1[,2:32],label=qbls1[,45])
qbtrain14=xgb.dmatrix(data=qbls1[,2:32],label=qbls1[,46])
qbtrain15=xgb.dmatrix(data=qbls1[,2:32],label=qbls1[,47])
qbtrain16=xgb.dmatrix(data=qbls1[,2:32],label=qbls1[,48])
qbtrain17=xgb.dmatrix(data=qbls1[,2:32],label=qbls1[,49])
qbtrain18=xgb.dmatrix(data=qbls1[,2:32],label=qbls1[,50])
qbtrain19=xgb.dmatrix(data=qbls1[,2:32],label=qbls1[,51])
首先大家需要先看看哪些**是不變的，哪些是變化的，剛開始我打算用paste函式來解決這個問題，但是paste之後的字元不能成為表示式，後來我使用了如下**解決了這個問題。
for (i in 1:19)
首先使用了乙個迴圈語句，然後用sprintf函式將格式化字串輸出到變數中（函式中兩個s%分別用後面兩個i來替換），再然後用parse函式將字串轉化為表示式，最後是用eval函式執行表示式，最終就能使用迴圈語句將每乙個變數迴圈執行出來。
當變數或者表示式相同字元較多的時候，均可以使用這種方法使自己的敲**速度大大加快喲，大家趕緊來學學吧！
參考：
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直接使用將列表相加求出長度，然後再與去除重複元素的列表長度進行比較即可。lst list1 list2 list3 listlen len lst 所有列表長度 onlylen len set lst 沒有重複元素列表長度 print result listlen,onlylen 如果想找出相同的元...
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