step_invlogit()
创建配方步骤的规范,该步骤将数据从实际值转换为 0 到 1 之间的值。
用法
step_invlogit(
recipe,
...,
role = NA,
trained = FALSE,
columns = NULL,
skip = FALSE,
id = rand_id("invlogit")
)
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
其他单独的转换步骤:step_BoxCox()
, step_YeoJohnson()
, step_bs()
, step_harmonic()
, step_hyperbolic()
, step_inverse()
, step_logit()
, step_log()
, step_mutate()
, step_ns()
, step_percentile()
, step_poly()
, step_relu()
, step_sqrt()
例子
data(biomass, package = "modeldata")
biomass_tr <- biomass[biomass$dataset == "Training", ]
biomass_te <- biomass[biomass$dataset == "Testing", ]
rec <- recipe(
HHV ~ carbon + hydrogen + oxygen + nitrogen + sulfur,
data = biomass_tr
)
ilogit_trans <- rec %>%
step_center(carbon, hydrogen) %>%
step_scale(carbon, hydrogen) %>%
step_invlogit(carbon, hydrogen)
ilogit_obj <- prep(ilogit_trans, training = biomass_tr)
transformed_te <- bake(ilogit_obj, biomass_te)
plot(biomass_te$carbon, transformed_te$carbon)
相关用法
- R recipes step_inverse 逆变换
- R recipes step_indicate_na 创建缺失数据列指示器
- R recipes step_integer 将值转换为预定义的整数
- R recipes step_intercept 添加截距(或常数)列
- R recipes step_interact 创建交互变量
- R recipes step_impute_knn 通过 k 最近邻进行插补
- R recipes step_impute_mean 使用平均值估算数值数据
- R recipes step_ica ICA 信号提取
- R recipes step_impute_roll 使用滚动窗口统计估算数值数据
- R recipes step_impute_mode 使用最常见的值估算名义数据
- R recipes step_impute_lower 估算低于测量阈值的数值数据
- R recipes step_impute_bag 通过袋装树进行插补
- R recipes step_impute_median 使用中位数估算数值数据
- R recipes step_impute_linear 通过线性模型估算数值变量
- R recipes step_isomap 等位图嵌入
- 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
- R recipes step_pls 偏最小二乘特征提取
- R recipes step_ratio 比率变量创建
- R recipes step_geodist 两个地点之间的距离
- 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
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 Logit 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。