merge()
可用于轻松更新 a 中的任何参数防风草模型或配方。
例子
library(tibble)
library(recipes)
library(parsnip)
library(dials)
#> Loading required package: scales
#>
#> Attaching package: ‘scales’
#> The following object is masked from ‘package:purrr’:
#>
#> discard
pca_rec <-
recipe(mpg ~ ., data = mtcars) %>%
step_impute_knn(all_predictors(), neighbors = tune()) %>%
step_pca(all_predictors(), num_comp = tune())
pca_grid <-
tribble(
~neighbors, ~num_comp,
1, 1,
5, 1,
1, 2,
5, 2
)
merge(pca_rec, pca_grid)
#> # A tibble: 4 × 1
#> x
#> <list>
#> 1 <recipe>
#> 2 <recipe>
#> 3 <recipe>
#> 4 <recipe>
spline_rec <-
recipe(mpg ~ ., data = mtcars) %>%
step_ns(disp, deg_free = tune("disp df")) %>%
step_ns(wt, deg_free = tune("wt df"))
spline_grid <-
tribble(
~"disp df", ~ "wt df",
3, 3,
5, 3,
3, 5,
5, 5
)
merge(pca_rec, pca_grid)
#> # A tibble: 4 × 1
#> x
#> <list>
#> 1 <recipe>
#> 2 <recipe>
#> 3 <recipe>
#> 4 <recipe>
data(hpc_data, package = "modeldata")
xgb_mod <-
boost_tree(trees = tune(), min_n = tune()) %>%
set_engine("xgboost")
set.seed(254)
xgb_grid <-
extract_parameter_set_dials(xgb_mod) %>%
finalize(hpc_data) %>%
grid_max_entropy(size = 3)
merge(xgb_mod, xgb_grid)
#> # A tibble: 3 × 1
#> x
#> <list>
#> 1 <spec[?]>
#> 2 <spec[?]>
#> 3 <spec[?]>
相关用法
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- R tune coord_obs_pred 对观察值与预测值的绘图使用相同的比例
- R tune extract-tune 提取调整对象的元素
- R tune filter_parameters 删除一些调整参数结果
- R tune fit_best 将模型拟合到数值最优配置
- R tune conf_mat_resampled 计算重采样的平均混淆矩阵
- R tune finalize_model 将最终参数拼接到对象中
- R tune tune_bayes 模型参数的贝叶斯优化。
- R tune collect_predictions 获取并格式化由调整函数产生的结果
- R tune show_best 研究最佳调整参数
- R tune expo_decay 指数衰减函数
- R tune fit_resamples 通过重采样拟合多个模型
- R tune autoplot.tune_results 绘图调整搜索结果
- R tune tune_grid 通过网格搜索进行模型调整
- R tune dot-use_case_weights_with_yardstick 确定案例权重是否应传递至标准
- R tune prob_improve 用于对参数组合进行评分的获取函数
- R tune last_fit 将最终的最佳模型拟合到训练集并评估测试集
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- R themis smotenc SMOTENC算法
- R print.via.format 打印实用程序
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- R tidyr separate_rows 将折叠的列分成多行
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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 Merge parameter grid values into objects。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。