模型是标量对象,如 Advanced R 中分类。因此,它采用 ...
中唯一命名的元素,并将它们组合到具有 class
类的列表中。整个对象代表一个模型。
参数
- ...
-
Name-value 对特定于
class
定义的模型的元素。 - blueprint
-
从调用
mold()
返回的预处理blueprint
。 - class
-
表示模型类别的特征向量。
细节
因为每个模型都应该有多个接口,包括公式和recipes
接口,所以所有模型都应该有一个blueprint
,可以在调用predict()
时处理新数据。生成包含预测时所需的所有信息的蓝图的最简单方法是使用从调用 mold()
返回的蓝图。
相关用法
- R hardhat new_frequency_weights 构建频率权重向量
- R hardhat new_case_weights 延长箱子重量
- R hardhat new_importance_weights 构建重要性权重向量
- R hardhat validate_prediction_size 确保预测具有正确的行数
- R hardhat default_recipe_blueprint 默认配方蓝图
- R hardhat is_blueprint x 是预处理蓝图吗?
- R hardhat validate_column_names 确保数据包含所需的列名
- R hardhat default_formula_blueprint 默认公式蓝图
- R hardhat update_blueprint 更新预处理蓝图
- R hardhat weighted_table 加权表
- R hardhat validate_outcomes_are_univariate 确保结果是单变量
- R hardhat get_levels 从 DataFrame 中提取因子水平
- R hardhat add_intercept_column 向数据添加截距列
- R hardhat is_frequency_weights x 是频率权重向量吗?
- R hardhat model_offset 提取模型偏移
- R hardhat standardize 标准化结果
- R hardhat model_matrix 构建设计矩阵
- R hardhat is_importance_weights x 是重要性权重向量吗?
- R hardhat run-mold 根据蓝图 Mold()
- R hardhat get_data_classes 从 DataFrame 或矩阵中提取数据类
- R hardhat fct_encode_one_hot 将一个因子编码为 one-hot 指标矩阵
- R hardhat validate_no_formula_duplication 确保公式中不出现重复项
- R hardhat default_xy_blueprint 默认 XY 蓝图
- R hardhat shrink 仅对所需列进行子集化
- R hardhat validate_outcomes_are_numeric 确保结果都是数字
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 Constructor for a base model。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。