R parsnip mars 多元自適應回歸樣條 (MARS)

mars() 定義了一個廣義線性模型，該模型對某些預測變量使用人工特征。這些特征類似於鉸鏈函數，結果是一個小維度分段回歸模型。該函數可以擬合分類和回歸模型。

擬合該模型的方法有多種，通過設置模型引擎來選擇估計方法。下麵列出了該模型的引擎特定頁麵。

• earth¹

有關如何操作的更多信息防風草用於建模的是https://www.tidymodels.org/.

用法

mars(
  mode = "unknown",
  engine = "earth",
  num_terms = NULL,
  prod_degree = NULL,
  prune_method = NULL
)

參數

mode

預測結果模式的單個字符串。此模型的可能值為"unknown"、"regression" 或"classification"。

engine

指定用於擬合的計算引擎的單個字符串。

num_terms

最終模型中將保留的特征數量，包括截距。

prod_degree

盡可能高的交互程度。

prune_method

修剪方法。

細節

此函數僅定義正在擬合的模型類型。一旦指定了引擎，也就定義了擬合模型的方法。有關設置引擎的更多信息，包括如何設置引擎參數，請參閱set_engine()。

在 fit() 函數與數據一起使用之前，模型不會經過訓練或擬合。

此函數中除 mode 和 engine 之外的每個參數都被捕獲為 quosures 。要以編程方式傳遞值，請使用injection operator，如下所示：

value <- 1
mars(argument = !!value)

參考

https://www.tidymodels.org, Tidy Modeling with R, searchable table of parsnip models

也可以看看

例子

show_engines("mars")
#> # A tibble: 2 × 2
#>   engine mode          
#>   <chr>  <chr>         
#> 1 earth  classification
#> 2 earth  regression    

mars(mode = "regression", num_terms = 5)
#> MARS Model Specification (regression)
#> 
#> Main Arguments:
#>   num_terms = 5
#> 
#> Computational engine: earth 
#>