R recipes step_inverse 逆变换

step_inverse() 创建将对数据进行逆变换的配方步骤的规范。

用法

step_inverse(
  recipe,
  ...,
  role = NA,
  offset = 0,
  trained = FALSE,
  columns = NULL,
  skip = FALSE,
  id = rand_id("inverse")
)

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。
offset: 在记录之前添加到数据的可选值(以避免 1/0 )。
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。

值

recipe 的更新版本，将新步骤添加到任何现有操作的序列中。

整理

当您 tidy() 此步骤时，将返回包含 terms 列(将受影响的列)的 tibble。

箱重

底层操作不允许使用案例权重。

也可以看看

其他单独的转换步骤：step_BoxCox() , step_YeoJohnson() , step_bs() , step_harmonic() , step_hyperbolic() , step_invlogit() , step_logit() , step_log() , step_mutate() , step_ns() , step_percentile() , step_poly() , step_relu() , step_sqrt()

例子

set.seed(313)
examples <- matrix(runif(40), ncol = 2)
examples <- data.frame(examples)

rec <- recipe(~ X1 + X2, data = examples)

inverse_trans <- rec %>%
  step_inverse(all_numeric_predictors())

inverse_obj <- prep(inverse_trans, training = examples)

transformed_te <- bake(inverse_obj, examples)
plot(examples$X1, transformed_te$X1)


tidy(inverse_trans, number = 1)
#> # A tibble: 1 × 2
#>   terms                    id           
#>   <chr>                    <chr>        
#> 1 all_numeric_predictors() inverse_ooyvr
tidy(inverse_obj, number = 1)
#> # A tibble: 2 × 2
#>   terms id           
#>   <chr> <chr>        
#> 1 X1    inverse_ooyvr
#> 2 X2    inverse_ooyvr

源代码：R/inverse.R

相关用法

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 Inverse Transformation。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。