从 rset 对象生成重采样标签向量(例如 "Fold1")。目前不支持nested_cv。
用法
# S3 method for rset
labels(object, make_factor = FALSE, ...)
# S3 method for vfold_cv
labels(object, make_factor = FALSE, ...)相关用法
- R rsample labels.rsplit 从 rsplit 对象中查找标签
- R rsample loo_cv 留一交叉验证
- R rsample validation_set 创建验证拆分以进行调整
- R rsample initial_split 简单的训练/测试集分割
- R rsample populate 添加评估指标
- R rsample int_pctl 自举置信区间
- R rsample vfold_cv V 折交叉验证
- R rsample rset_reconstruct 使用新的 rset 子类扩展 rsample
- R rsample group_mc_cv 小组蒙特卡罗交叉验证
- R rsample group_vfold_cv V 组交叉验证
- R rsample rolling_origin 滚动原点预测重采样
- R rsample reverse_splits 反转分析和评估集
- R rsample group_bootstraps 团体自举
- R rsample get_fingerprint 获取重采样的标识符
- R rsample bootstraps 引导抽样
- R rsample validation_split 创建验证集
- R rsample reg_intervals 具有线性参数模型的置信区间的便捷函数
- R rsample clustering_cv 集群交叉验证
- R rsample initial_validation_split 创建初始训练/验证/测试拆分
- R rsample get_rsplit 从 rset 中检索单个 rsplit 对象
- R rsample complement 确定评估样本
- R rsample slide-resampling 基于时间的重采样
- R rsample as.data.frame.rsplit 将 rsplit 对象转换为 DataFrame
- R rsample mc_cv 蒙特卡罗交叉验证
- R rsample tidy.rsplit 整洁的重采样对象
注：本文由纯净天空筛选整理自Hannah Frick等大神的英文原创作品 Find Labels from rset Object。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。