R workflows augment.workflow 通过预测增强数据

这是工作流的 generics::augment() 方法，该工作流使用 new_data 在底层防风草模型上调用 augment() 。

x 必须是经过训练的工作流程，从而使防风草模型适合 augment()。

new_data 将使用工作流程中的预处理器进行预处理，并且预处理后的数据将用于生成预测。最终结果将包含原始new_data以及包含预测信息的新列。

用法

# S3 method for workflow
augment(x, new_data, ...)

参数

x: 工作流程
new_data: 预测变量的 DataFrame
...: 传递给方法的参数

值

new_data 具有新的预测特定列。

例子

if (rlang::is_installed("broom")) {

library(parsnip)
library(magrittr)
library(modeldata)

data("attrition")

model <- logistic_reg() %>%
  set_engine("glm")

wf <- workflow() %>%
  add_model(model) %>%
  add_formula(
    Attrition ~ BusinessTravel + YearsSinceLastPromotion + OverTime
  )

wf_fit <- fit(wf, attrition)

augment(wf_fit, attrition)

}

源代码：R/broom.R

相关用法

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 Augment data with predictions。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。