step_unorder()
创建配方步骤的规范,将有序因子变量转换为无序因子变量。
用法
step_unorder(
recipe,
...,
role = NA,
trained = FALSE,
columns = NULL,
skip = FALSE,
id = rand_id("unorder")
)
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,将返回带有列terms
(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_factor2string()
, 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()
例子
lmh <- c("Low", "Med", "High")
examples <- data.frame(
X1 = factor(rep(letters[1:4], each = 3)),
X2 = ordered(rep(lmh, each = 4),
levels = lmh
)
)
rec <- recipe(~ X1 + X2, data = examples)
factor_trans <- rec %>%
step_unorder(all_nominal_predictors())
factor_obj <- prep(factor_trans, training = examples)
transformed_te <- bake(factor_obj, examples)
table(transformed_te$X2, examples$X2)
#>
#> Low Med High
#> Low 4 0 0
#> Med 0 4 0
#> High 0 0 4
tidy(factor_trans, number = 1)
#> # A tibble: 1 × 2
#> terms id
#> <chr> <chr>
#> 1 all_nominal_predictors() unorder_uevI1
tidy(factor_obj, number = 1)
#> # A tibble: 2 × 2
#> terms id
#> <chr> <chr>
#> 1 X1 unorder_uevI1
#> 2 X2 unorder_uevI1
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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 Ordered Factors to Unordered Factors。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。