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R dials finalize 用于最终确定数据特定参数范围的函数


这些函数采用参数对象,并根据数据集和简单的启发式修改 ranges 的未知部分。

用法

finalize(object, ...)

# S3 method for list
finalize(object, x, force = TRUE, ...)

# S3 method for param
finalize(object, x, force = TRUE, ...)

# S3 method for parameters
finalize(object, x, force = TRUE, ...)

# S3 method for logical
finalize(object, x, force = TRUE, ...)

# S3 method for default
finalize(object, x, force = TRUE, ...)

get_p(object, x, log_vals = FALSE, ...)

get_log_p(object, x, ...)

get_n_frac(object, x, log_vals = FALSE, frac = 1/3, ...)

get_n_frac_range(object, x, log_vals = FALSE, frac = c(1/10, 5/10), ...)

get_n(object, x, log_vals = FALSE, ...)

get_rbf_range(object, x, seed = sample.int(10^5, 1), ...)

get_batch_sizes(object, x, frac = c(1/10, 1/3), ...)

参数

object

一个 param 对象或 param 对象列表。

...

传递给底层参数终结器函数的其他参数。例如,对于 get_rbf_range() ,点将传递到 kernlab::sigest()

x

预测数据。在某些情况下(见下文),这应该只包括数字数据。

force

单个逻辑表明即使参数对象完整,它仍然应该更新范围吗?

log_vals

逻辑:范围应该设置在 log10 刻度上吗?

frac

用于上限的数据分数的双精度值。对于 get_n_frac_range()get_batch_sizes() ,需要两个小数值的向量。

seed

用于控制计算随机性的整数。

更新的 param 对象或更新的 param 对象列表,具体取决于 object 中提供的内容。

细节

finalize() 运行 param 对象 ( object$finalize ) 中包含的嵌入式终结器函数并返回更新后的版本。终结函数是 get_*() 帮助程序之一。

get_*() 辅助函数设计为与管道一起使用并就地更新参数对象。

get_p()get_log_p() 将范围的上限值设置为数据中的列数(分别在自然尺度和 log10 尺度上)。

get_n()get_n_frac() 将上限值设置为数据中的行数或总行数的一部分。

get_rbf_range() 根据 kernlab::sigest() 中定义的启发式设置两个边界。它要求 x 中的所有列都是数字。

例子

library(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
car_pred <- select(mtcars, -mpg)

# Needs an upper bound
mtry()
#> # Randomly Selected Predictors (quantitative)
#> Range: [1, ?]
finalize(mtry(), car_pred)
#> # Randomly Selected Predictors (quantitative)
#> Range: [1, 10]

# Nothing to do here since no unknowns
penalty()
#> Amount of Regularization (quantitative)
#> Transformer: log-10 [1e-100, Inf]
#> Range (transformed scale): [-10, 0]
finalize(penalty(), car_pred)
#> Amount of Regularization (quantitative)
#> Transformer: log-10 [1e-100, Inf]
#> Range (transformed scale): [-10, 0]

library(kernlab)
#> 
#> Attaching package: ‘kernlab’
#> The following object is masked from ‘package:scales’:
#> 
#>     alpha
library(tibble)
library(purrr)
#> 
#> Attaching package: ‘purrr’
#> The following object is masked from ‘package:kernlab’:
#> 
#>     cross
#> The following object is masked from ‘package:scales’:
#> 
#>     discard

params <-
  tribble(
    ~parameter, ~object,
    "mtry", mtry(),
    "num_terms", num_terms(),
    "rbf_sigma", rbf_sigma()
  )
params
#> # A tibble: 3 × 2
#>   parameter object     
#>   <chr>     <list>     
#> 1 mtry      <nparam[?]>
#> 2 num_terms <nparam[?]>
#> 3 rbf_sigma <nparam[+]>

# Note that `rbf_sigma()` has a default range that does not need to be
# finalized but will be changed if used in the function:
complete_params <-
  params %>%
  mutate(object = map(object, finalize, car_pred))
complete_params
#> # A tibble: 3 × 2
#>   parameter object     
#>   <chr>     <list>     
#> 1 mtry      <nparam[+]>
#> 2 num_terms <nparam[+]>
#> 3 rbf_sigma <nparam[+]>

params %>%
  dplyr::filter(parameter == "rbf_sigma") %>%
  pull(object)
#> [[1]]
#> Radial Basis Function sigma (quantitative)
#> Transformer: log-10 [1e-100, Inf]
#> Range (transformed scale): [-10, 0]
#> 
complete_params %>%
  dplyr::filter(parameter == "rbf_sigma") %>%
  pull(object)
#> [[1]]
#> Radial Basis Function sigma (quantitative)
#> Transformer: log-10 [1e-100, Inf]
#> Range (transformed scale): [-1.6, -0.933]
#> 
源代码:R/finalize.R

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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 Functions to finalize data-specific parameter ranges。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。