-
add_recipe()
指定模型的术语以及使用配方所需的任何预处理。 -
remove_recipe()
删除配方以及使用配方进行预处理后可能创建的任何下游对象,例如准备好的配方。此外,如果模型已经拟合,则拟合将被删除。 -
update_recipe()
首先删除配方,然后用新配方替换以前的配方。任何已经根据此配方安装的模型都需要重新安装。
用法
add_recipe(x, recipe, ..., blueprint = NULL)
remove_recipe(x)
update_recipe(x, recipe, ..., blueprint = NULL)
参数
- x
-
工作流程
- recipe
-
使用
recipes::recipe()
创建的菜谱 - ...
-
不曾用过。
- blueprint
-
用于微调预处理的安全帽蓝图。
如果使用
NULL
,则使用hardhat::default_recipe_blueprint()
。请注意,此处完成的预处理与底层模型可能自动完成的预处理是分开的。
细节
要适应工作流程,必须指定 add_formula()
、 add_recipe()
或 add_variables()
之一。
例子
library(recipes)
#> Loading required package: dplyr
#>
#> Attaching package: ‘dplyr’
#> The following objects are masked from ‘package:stats’:
#>
#> filter, lag
#> The following objects are masked from ‘package:base’:
#>
#> intersect, setdiff, setequal, union
#>
#> Attaching package: ‘recipes’
#> The following object is masked from ‘package:stats’:
#>
#> step
library(magrittr)
recipe <- recipe(mpg ~ cyl, mtcars) %>%
step_log(cyl)
workflow <- workflow() %>%
add_recipe(recipe)
workflow
#> ══ Workflow ══════════════════════════════════════════════════════════════
#> Preprocessor: Recipe
#> Model: None
#>
#> ── Preprocessor ──────────────────────────────────────────────────────────
#> 1 Recipe Step
#>
#> • step_log()
remove_recipe(workflow)
#> ══ Workflow ══════════════════════════════════════════════════════════════
#> Preprocessor: None
#> Model: None
update_recipe(workflow, recipe(mpg ~ cyl, mtcars))
#> ══ Workflow ══════════════════════════════════════════════════════════════
#> Preprocessor: Recipe
#> Model: None
#>
#> ── Preprocessor ──────────────────────────────────────────────────────────
#> 0 Recipe Steps
相关用法
- R workflows add_model 将模型添加到工作流程
- R workflows add_variables 将变量添加到工作流程
- R workflows add_formula 将公式术语添加到工作流程
- R workflows add_case_weights 将案例权重添加到工作流程
- R workflows augment.workflow 通过预测增强数据
- R workflows workflow 创建工作流程
- R workflows extract-workflow 提取工作流程的元素
- R workflows predict-workflow 从工作流程进行预测
- R workflows glance.workflow 工作流程模型一览
- R workflows is_trained_workflow 确定工作流程是否经过训练
- R workflows fit-workflow 适合工作流对象
- R workflows control_workflow 工作流的控制对象
- R workflowsets extract_workflow_set_result 提取工作流集的元素
- R workflowsets comment_add 为工作流程添加注释和评论
- R workflowsets option_add 添加和编辑工作流程集中保存的选项
- R workflowsets fit_best.workflow_set 将模型拟合到数值最优配置
- R workflowsets leave_var_out_formulas 创建没有每个预测变量的公式
- R workflowsets collect_metrics.workflow_set 获取并格式化通过调整工作流集函数生成的结果
- R workflowsets workflow_map 处理一系列工作流程
- R workflowsets as_workflow_set 将现有对象转换为工作流集
- R workflowsets option_list 制作一个分类的选项列表
- R workflowsets rank_results 按指标对结果进行排名
- R workflowsets workflow_set 从预处理和模型对象生成一组工作流对象
- R workflowsets pull_workflow_set_result 从工作流集中提取元素
- R workflowsets autoplot.workflow_set 绘制工作流程集的结果
注:本文由纯净天空筛选整理自Davis Vaughan等大神的英文原创作品 Add a recipe to a workflow。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。