R recipes recipes_eval_select 使用特定於食譜的 tidyselect 語義評估選擇

recipes_eval_select() 是 tidyselect::eval_select() 的配方特定變體，增強了識別配方選擇器的能力，例如 all_numeric_predictors() 。有關獨特配方選擇器的更多信息，請參閱selections。

這是一個開發人員工具，僅適用於創建新的食譜步驟。

用法

recipes_eval_select(
  quos,
  data,
  info,
  ...,
  allow_rename = FALSE,
  check_case_weights = TRUE,
  call = caller_env()
)

參數

quos: 說明選擇的限製列表。這通常是步驟函數的 ... 參數，使用 rlang::enquos() 捕獲並作為 terms 元素存儲在步驟對象中。
data: 用作評估選擇的上下文的 DataFrame 。這通常是傳遞到步驟的 prep() 方法的 training 數據。
info: 術語信息的 DataFrame 架，說明與配方選擇器一起使用的每列的類型和角色。這通常是傳遞給步驟的 prep() 方法的 info 數據。
...: 這些點用於將來的擴展，並且必須為空。
allow_rename: 是否應該允許重命名語法c(foo = bar)？這很少需要，目前僅由 step_select() 使用。您的步驟不太可能需要重命名函數。
check_case_weights: 選擇案例權重是否會引發錯誤？默認為 TRUE 。這很少更改，僅在 juice() 、 bake.recipe() 、 update_role() 和 add_role() 中需要。
call: 當前運行函數的執行環境，例如caller_env() 。該函數將在錯誤消息中作為錯誤源被提及。有關詳細信息，請參閱 rlang::abort() 的調用參數。

值

包含評估的選擇的命名字符向量。名稱始終與值相同，allow_rename = TRUE 除外，在這種情況下，名稱反映用戶選擇的新名稱。

也可以看看

developer_functions

例子

library(rlang)
data(scat, package = "modeldata")

rec <- recipe(Species ~ ., data = scat)

info <- summary(rec)
info
#> # A tibble: 19 × 4
#>    variable  type      role      source  
#>    <chr>     <list>    <chr>     <chr>   
#>  1 Month     <chr [3]> predictor original
#>  2 Year      <chr [2]> predictor original
#>  3 Site      <chr [3]> predictor original
#>  4 Location  <chr [3]> predictor original
#>  5 Age       <chr [2]> predictor original
#>  6 Number    <chr [2]> predictor original
#>  7 Length    <chr [2]> predictor original
#>  8 Diameter  <chr [2]> predictor original
#>  9 Taper     <chr [2]> predictor original
#> 10 TI        <chr [2]> predictor original
#> 11 Mass      <chr [2]> predictor original
#> 12 d13C      <chr [2]> predictor original
#> 13 d15N      <chr [2]> predictor original
#> 14 CN        <chr [2]> predictor original
#> 15 ropey     <chr [2]> predictor original
#> 16 segmented <chr [2]> predictor original
#> 17 flat      <chr [2]> predictor original
#> 18 scrape    <chr [2]> predictor original
#> 19 Species   <chr [3]> outcome   original

quos <- quos(all_numeric_predictors(), where(is.factor))

recipes_eval_select(quos, scat, info)
#>        Year         Age      Number      Length    Diameter       Taper 
#>      "Year"       "Age"    "Number"    "Length"  "Diameter"     "Taper" 
#>          TI        Mass        d13C        d15N          CN       ropey 
#>        "TI"      "Mass"      "d13C"      "d15N"        "CN"     "ropey" 
#>   segmented        flat      scrape     Species       Month        Site 
#> "segmented"      "flat"    "scrape"   "Species"     "Month"      "Site" 
#>    Location 
#>  "Location"

源代碼：R/selections.R

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Max Kuhn等大神的英文原創作品 Evaluate a selection with tidyselect semantics specific to recipes。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。