R recipes step_ns 自然样条基函数

step_ns() 创建配方步骤的规范，该步骤将创建新列，这些新列是使用自然样条的变量的基础扩展。

用法

step_ns(
  recipe,
  ...,
  role = "predictor",
  trained = FALSE,
  objects = NULL,
  deg_free = 2,
  options = list(),
  keep_original_cols = FALSE,
  skip = FALSE,
  id = rand_id("ns")
)

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: 对于此步骤创建的模型项，应为其分配什么分析角色？默认情况下，此步骤根据原始变量创建的新列将用作模型中的预测变量。
trained: 指示预处理数量是否已估计的逻辑。
objects: 步骤训练完成后创建的 splines::ns() 对象列表。
deg_free: 自然样条的自由度。随着自然样条自由度的增加，可以生成更灵活和复杂的曲线。当使用单个自由度时，结果是原始数据的重新缩放版本。
options: splines::ns() 的选项列表，不应包含 x 或 df 。
keep_original_cols: 将原始变量保留在输出中的逻辑。默认为 FALSE 。
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。

细节

step_ns 可以从单个变量创建新特征，使拟合例程能够以非线性方式对该变量进行建模。可能的非线性程度由 splines::ns() 的 df 或 knot 参数确定。原始变量将从数据中删除，并添加新列。新变量的命名约定为varname_ns_1，依此类推。

整理

当您tidy()此步骤时，将返回带有列terms(将受影响的列)的tibble。

调整参数

此步骤有 1 个调整参数：

deg_free：样条曲线自由度(类型：整数，默认值：2)

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_inverse() , step_invlogit() , step_logit() , step_log() , step_mutate() , 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
)

with_splines <- rec %>%
  step_ns(carbon, hydrogen)
with_splines <- prep(with_splines, training = biomass_tr)

expanded <- bake(with_splines, biomass_te)
expanded
#> # A tibble: 80 × 8
#>    oxygen nitrogen sulfur   HHV carbon_ns_1 carbon_ns_2 hydrogen_ns_1
#>     <dbl>    <dbl>  <dbl> <dbl>       <dbl>       <dbl>         <dbl>
#>  1   47.2     0.3    0.22  18.3       0.524      -0.236         0.563
#>  2   48.1     2.85   0.34  17.6       0.493      -0.241         0.556
#>  3   49.1     2.4    0.3   17.2       0.487      -0.241         0.556
#>  4   37.3     1.8    0.5   18.9       0.524      -0.236         0.574
#>  5   42.8     0.2    0     20.5       0.542      -0.226         0.577
#>  6   41.7     0.7    0.2   18.5       0.504      -0.240         0.556
#>  7   54.1     1.19   0.51  15.1       0.440      -0.233         0.544
#>  8   33.8     0.95   0.2   16.2       0.480      -0.240         0.512
#>  9   31.1     0.14   4.9   11.1       0.285      -0.169         0.493
#> 10   23.7     4.63   1.05  10.8       0.260      -0.155         0.442
#> # ℹ 70 more rows
#> # ℹ 1 more variable: hydrogen_ns_2 <dbl>

源代码：R/ns.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 Natural Spline Basis Functions。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。