R workflows augment.workflow 通過預測增強數據

這是工作流的 generics::augment() 方法，該工作流使用 new_data 在底層防風草模型上調用 augment() 。

x 必須是經過訓練的工作流程，從而使防風草模型適合 augment()。

new_data 將使用工作流程中的預處理器進行預處理，並且預處理後的數據將用於生成預測。最終結果將包含原始new_data以及包含預測信息的新列。

用法

# S3 method for workflow
augment(x, new_data, ...)

參數

x: 工作流程
new_data: 預測變量的 DataFrame
...: 傳遞給方法的參數

值

new_data 具有新的預測特定列。

例子

if (rlang::is_installed("broom")) {

library(parsnip)
library(magrittr)
library(modeldata)

data("attrition")

model <- logistic_reg() %>%
  set_engine("glm")

wf <- workflow() %>%
  add_model(model) %>%
  add_formula(
    Attrition ~ BusinessTravel + YearsSinceLastPromotion + OverTime
  )

wf_fit <- fit(wf, attrition)

augment(wf_fit, attrition)

}

源代碼：R/broom.R

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Davis Vaughan等大神的英文原創作品 Augment data with predictions。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。