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R modelr data_grid 生成數據網格。


為了可視化模型,能夠從數據生成均勻間隔的點網格非常有用。 data_grid 通過環繞 tidyr::expand() 來幫助您做到這一點。

用法

data_grid(data, ..., .model = NULL)

參數

data

一個 DataFrame

...

傳遞給tidyr::expand()的變量

.model

一個模型。如果提供,... 中不存在的模型所需的任何預測變量都將用“typical”值填充。

也可以看看

seq_range() 用於從連續變量生成範圍。

例子

data_grid(mtcars, vs, am)
#> # A tibble: 4 × 2
#>      vs    am
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     0     0
#> 2     0     1
#> 3     1     0
#> 4     1     1

# For continuous variables, seq_range is useful
data_grid(mtcars, mpg = mpg)
#> # A tibble: 25 × 1
#>      mpg
#>    <dbl>
#>  1  10.4
#>  2  13.3
#>  3  14.3
#>  4  14.7
#>  5  15  
#>  6  15.2
#>  7  15.5
#>  8  15.8
#>  9  16.4
#> 10  17.3
#> # … with 15 more rows
data_grid(mtcars, mpg = seq_range(mpg, 10))
#> # A tibble: 10 × 1
#>      mpg
#>    <dbl>
#>  1  10.4
#>  2  13.0
#>  3  15.6
#>  4  18.2
#>  5  20.8
#>  6  23.5
#>  7  26.1
#>  8  28.7
#>  9  31.3
#> 10  33.9

# If you supply a model, missing predictors will be filled in with
# typical values
mod <- lm(mpg ~ wt + cyl + vs, data = mtcars)
data_grid(mtcars, .model = mod)
#> # A tibble: 1 × 3
#>      wt   cyl    vs
#>   <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1  3.32     6     0
data_grid(mtcars, cyl = seq_range(cyl, 9), .model = mod)
#> # A tibble: 9 × 3
#>     cyl    wt    vs
#>   <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1   4    3.32     0
#> 2   4.5  3.32     0
#> 3   5    3.32     0
#> 4   5.5  3.32     0
#> 5   6    3.32     0
#> 6   6.5  3.32     0
#> 7   7    3.32     0
#> 8   7.5  3.32     0
#> 9   8    3.32     0
源代碼:R/data-grid.R

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注:本文由純淨天空篩選整理自Hadley Wickham等大神的英文原創作品 Generate a data grid.。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。