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R recipes check_new_values 检查新值


check_new_values 创建配方操作的规范，该规范将检查变量是否包含新值。

用法

check_new_values(
  recipe,
  ...,
  role = NA,
  trained = FALSE,
  columns = NULL,
  ignore_NA = TRUE,
  values = NULL,
  skip = FALSE,
  id = rand_id("new_values")
)

参数

recipe

一个菜谱对象。该检查将添加到该配方的操作序列中。

...

一个或多个选择器函数用于选择用于此检查的变量。有关更多详细信息，请参阅selections()。

role

由于没有创建新变量，因此此检查未使用。

trained

... 中的选择器是否已由 prep() 解析的逻辑。

columns

所选变量名称的字符串。该字段是一个占位符，一旦使用 prep() 就会被填充。

ignore_NA

指示我们是否应该将缺失值视为值的逻辑。默认为 TRUE 。

values

包含允许值的命名列表。在由 prep.recipe() 计算之前，这是NULL。

skip

一个合乎逻辑的。当bake() 烘焙食谱时是否应该跳过检查？虽然所有操作都是在 prep() 运行时烘焙的，但某些操作可能无法对新数据进行(例如处理结果变量)。使用skip = TRUE时应小心，因为它可能会影响后续操作的计算。

id

此检查唯一的字符串，用于识别它。

值

recipe 的更新版本，将新检查添加到任何现有操作的序列中。

细节

如果任何检查列确实包含在配方上调用 prep 时不包含的值，则此检查将破坏 bake 函数。如果检查通过，则数据不会发生任何更改。

整理

当您 tidy() 进行此检查时，将返回包含 terms 列(选择的选择器或变量)的 tibble。

箱重

底层操作不允许使用案例权重。

也可以看看

其他检查：check_class()、check_cols()、check_missing()、check_range()

例子

data(credit_data, package = "modeldata")

# If the test passes, `new_data` is returned unaltered
recipe(credit_data) %>%
  check_new_values(Home) %>%
  prep() %>%
  bake(new_data = credit_data)
#> # A tibble: 4,454 × 14
#>    Status Seniority Home     Time   Age Marital Records Job       Expenses
#>    <fct>      <int> <fct>   <int> <int> <fct>   <fct>   <fct>        <int>
#>  1 good           9 rent       60    30 married no      freelance       73
#>  2 good          17 rent       60    58 widow   no      fixed           48
#>  3 bad           10 owner      36    46 married yes     freelance       90
#>  4 good           0 rent       60    24 single  no      fixed           63
#>  5 good           0 rent       36    26 single  no      fixed           46
#>  6 good           1 owner      60    36 married no      fixed           75
#>  7 good          29 owner      60    44 married no      fixed           75
#>  8 good           9 parents    12    27 single  no      fixed           35
#>  9 good           0 owner      60    32 married no      freelance       90
#> 10 bad            0 parents    48    41 married no      partime         90
#> # ℹ 4,444 more rows
#> # ℹ 5 more variables: Income <int>, Assets <int>, Debt <int>,
#> #   Amount <int>, Price <int>

# If `new_data` contains values not in `x` at the [prep()] function,
# the [bake()] function will break.
if (FALSE) {
recipe(credit_data %>% dplyr::filter(Home != "rent")) %>%
  check_new_values(Home) %>%
  prep() %>%
  bake(new_data = credit_data)
}

# By default missing values are ignored, so this passes.
recipe(credit_data %>% dplyr::filter(!is.na(Home))) %>%
  check_new_values(Home) %>%
  prep() %>%
  bake(credit_data)
#> # A tibble: 4,454 × 14
#>    Status Seniority Home     Time   Age Marital Records Job       Expenses
#>    <fct>      <int> <fct>   <int> <int> <fct>   <fct>   <fct>        <int>
#>  1 good           9 rent       60    30 married no      freelance       73
#>  2 good          17 rent       60    58 widow   no      fixed           48
#>  3 bad           10 owner      36    46 married yes     freelance       90
#>  4 good           0 rent       60    24 single  no      fixed           63
#>  5 good           0 rent       36    26 single  no      fixed           46
#>  6 good           1 owner      60    36 married no      fixed           75
#>  7 good          29 owner      60    44 married no      fixed           75
#>  8 good           9 parents    12    27 single  no      fixed           35
#>  9 good           0 owner      60    32 married no      freelance       90
#> 10 bad            0 parents    48    41 married no      partime         90
#> # ℹ 4,444 more rows
#> # ℹ 5 more variables: Income <int>, Assets <int>, Debt <int>,
#> #   Amount <int>, Price <int>

# Use `ignore_NA = FALSE` if you consider missing values  as a value,
# that should not occur when not observed in the train set.
if (FALSE) {
recipe(credit_data %>% dplyr::filter(!is.na(Home))) %>%
  check_new_values(Home, ignore_NA = FALSE) %>%
  prep() %>%
  bake(credit_data)
}
源代码：R/newvalues.R

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自Max Kuhn等大神的英文原创作品 Check for New Values。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。