這些泛型用於從各種模型對象中提取元素。方法在其他包中定義,例如tune、workflows和workflowset,但返回的對象始終相同。
-
extract_fit_engine()
返回嵌入防風草模型擬合中的引擎特定擬合。例如,當將parsnip::linear_reg()
與"lm"
引擎一起使用時,這將返回底層lm
對象。 -
extract_fit_parsnip()
返回防風草模型擬合。 -
extract_mold()
返回從mold()
返回的預處理的 "mold" 對象。它包含有關預處理的信息,包括準備好的配方、公式術語對象或變量選擇器。 -
extract_spec_parsnip()
返回防風草模型規範。 -
extract_preprocessor()
返回用於預處理的公式、配方或變量表達式。 -
extract_recipe()
返回一個可能是估計的配方。 -
extract_workflow()
返回一個可能適合的工作流程。 -
extract_parameter_dials()
返回單個撥號參數對象。 -
extract_parameter_set_dials()
返回一組撥號參數對象。
相關用法
- R hardhat validate_prediction_size 確保預測具有正確的行數
- R hardhat default_recipe_blueprint 默認配方藍圖
- R hardhat is_blueprint x 是預處理藍圖嗎?
- R hardhat validate_column_names 確保數據包含所需的列名
- R hardhat default_formula_blueprint 默認公式藍圖
- R hardhat update_blueprint 更新預處理藍圖
- R hardhat weighted_table 加權表
- R hardhat validate_outcomes_are_univariate 確保結果是單變量
- R hardhat get_levels 從 DataFrame 中提取因子水平
- R hardhat add_intercept_column 向數據添加截距列
- R hardhat is_frequency_weights x 是頻率權重向量嗎?
- R hardhat model_offset 提取模型偏移
- R hardhat standardize 標準化結果
- R hardhat model_matrix 構建設計矩陣
- R hardhat is_importance_weights x 是重要性權重向量嗎?
- R hardhat run-mold 根據藍圖 Mold()
- R hardhat get_data_classes 從 DataFrame 或矩陣中提取數據類
- R hardhat fct_encode_one_hot 將一個因子編碼為 one-hot 指標矩陣
- R hardhat new_frequency_weights 構建頻率權重向量
- R hardhat validate_no_formula_duplication 確保公式中不出現重複項
- R hardhat default_xy_blueprint 默認 XY 藍圖
- R hardhat shrink 僅對所需列進行子集化
- R hardhat validate_outcomes_are_numeric 確保結果都是數字
- R hardhat scream ? 尖叫。
- R hardhat frequency_weights 頻率權重
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 Generics for object extraction。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。