step_factor2string()
创建配方步骤的规范,该步骤将一个或多个因子向量转换为字符串。
用法
step_factor2string(
recipe,
...,
role = NA,
trained = FALSE,
columns = FALSE,
skip = FALSE,
id = rand_id("factor2string")
)
参数
- recipe
-
一个菜谱对象。该步骤将添加到此配方的操作序列中。
- ...
-
一个或多个选择器函数用于为此步骤选择变量。有关更多详细信息,请参阅
selections()
。 - role
-
由于没有创建新变量,因此此步骤未使用。
- trained
-
指示预处理数量是否已估计的逻辑。
- 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。 - skip
-
一个合乎逻辑的。当
bake()
烘焙食谱时是否应该跳过此步骤?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
-
该步骤特有的字符串,用于标识它。
整理
当您 tidy()
此步骤时,将返回包含 terms
列(将受影响的列)的 tibble。
也可以看看
其他虚拟变量和编码步骤:step_bin2factor()
, step_count()
, step_date()
, step_dummy_extract()
, step_dummy_multi_choice()
, step_dummy()
, step_holiday()
, step_indicate_na()
, step_integer()
, step_novel()
, step_num2factor()
, step_ordinalscore()
, step_other()
, step_regex()
, step_relevel()
, step_string2factor()
, step_time()
, step_unknown()
, step_unorder()
例子
data(Sacramento, package = "modeldata")
rec <- recipe(~ city + zip, data = Sacramento)
make_string <- rec %>%
step_factor2string(city)
make_string <- prep(make_string,
training = Sacramento,
strings_as_factors = FALSE
)
make_string
#>
#> ── Recipe ────────────────────────────────────────────────────────────────
#>
#> ── Inputs
#> Number of variables by role
#> predictor: 2
#>
#> ── Training information
#> Training data contained 932 data points and no incomplete rows.
#>
#> ── Operations
#> • Character variables from: city | Trained
# note that `city` is a string in recipe output
bake(make_string, new_data = NULL) %>% head()
#> # A tibble: 6 × 2
#> city zip
#> <chr> <fct>
#> 1 SACRAMENTO z95838
#> 2 SACRAMENTO z95823
#> 3 SACRAMENTO z95815
#> 4 SACRAMENTO z95815
#> 5 SACRAMENTO z95824
#> 6 SACRAMENTO z95841
# ...but remains a factor in the original data
Sacramento %>% head()
#> # A tibble: 6 × 9
#> city zip beds baths sqft type price latitude longitude
#> <fct> <fct> <int> <dbl> <int> <fct> <int> <dbl> <dbl>
#> 1 SACRAMENTO z95838 2 1 836 Residential 59222 38.6 -121.
#> 2 SACRAMENTO z95823 3 1 1167 Residential 68212 38.5 -121.
#> 3 SACRAMENTO z95815 2 1 796 Residential 68880 38.6 -121.
#> 4 SACRAMENTO z95815 2 1 852 Residential 69307 38.6 -121.
#> 5 SACRAMENTO z95824 2 1 797 Residential 81900 38.5 -121.
#> 6 SACRAMENTO z95841 3 1 1122 Condo 89921 38.7 -121.
相关用法
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- R recipes step_filter 使用 dplyr 过滤行
- R recipes step_unknown 将缺失的类别分配给“未知”
- R recipes step_relu 应用(平滑)修正线性变换
- R recipes step_poly_bernstein 广义伯恩斯坦多项式基
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- R recipes step_ratio 比率变量创建
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- R recipes step_nzv 近零方差滤波器
- R recipes step_nnmf 非负矩阵分解信号提取
- R recipes step_normalize 中心和比例数值数据
- R recipes step_depth 数据深度
- R recipes step_other 折叠一些分类级别
- R recipes step_harmonic 添加正弦和余弦项以进行谐波分析
- R recipes step_corr 高相关滤波器
- R recipes step_novel 新因子水平的简单赋值
- R recipes step_select 使用 dplyr 选择变量
- R recipes step_regex 检测正则表达式
- R recipes step_spline_b 基础样条
- R recipes step_window 移动窗口函数
- R recipes step_ica ICA 信号提取
- R recipes step_discretize 离散数值变量
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 Convert Factors to Strings。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。