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R recipes step_YeoJohnson 楊約翰遜轉變


step_YeoJohnson() 創建配方步驟的規範,該步驟將使用 Yeo-Johnson 轉換來轉換數據。

用法

step_YeoJohnson(
  recipe,
  ...,
  role = NA,
  trained = FALSE,
  lambdas = NULL,
  limits = c(-5, 5),
  num_unique = 5,
  na_rm = TRUE,
  skip = FALSE,
  id = rand_id("YeoJohnson")
)

參數

recipe

一個菜譜對象。該步驟將添加到此配方的操作序列中。

...

一個或多個選擇器函數用於為此步驟選擇變量。有關更多詳細信息,請參閱selections()

role

由於沒有創建新變量,因此此步驟未使用。

trained

指示預處理數量是否已估計的邏輯。

lambdas

變換值的數值向量。在由 prep() 計算之前,這是 NULL

limits

長度為 2 的數值向量,定義計算變換參數 lambda 的範圍。

num_unique

一個整數,其中可能值較少的數據將不會被評估以進行轉換。

na_rm

一個邏輯值,指示在計算期間是否應刪除 NA 值。

skip

一個合乎邏輯的。當bake() 烘焙食譜時是否應該跳過此步驟?雖然所有操作都是在 prep() 運行時烘焙的,但某些操作可能無法對新數據進行(例如處理結果變量)。使用skip = TRUE時應小心,因為它可能會影響後續操作的計算。

id

該步驟特有的字符串,用於標識它。

recipe 的更新版本,將新步驟添加到任何現有操作的序列中。

細節

Yeo-Johnson 轉換與 Box-Cox 非常相似,但不要求輸入變量嚴格為正。在該包中,部分對數似然函數在一組合理的變換值(可由用戶更改)內直接優化。

這種轉換通常是使用統計模型(例如普通最小二乘法)的殘差對結果變量進行的。這裏,使用簡單的空模型(僅截距)將變換單獨應用於預測變量。這可以使變量分布更加對稱。

如果估計變換參數非常接近邊界,或者優化失敗,則使用值 NA 並且不應用變換。

整理

當您 tidy() 此步驟時,將返回包含列 terms(選擇的選擇器或變量)和 value(lambda 估計值)的 tibble。

箱重

底層操作不允許使用案例權重。

參考

Yeo, I.K. 和 Johnson, R.A. (2000)。一係列新的冪變換,可改善正態性或對稱性。生物計量學。

也可以看看

例子

data(biomass, package = "modeldata")

biomass_tr <- biomass[biomass$dataset == "Training", ]
biomass_te <- biomass[biomass$dataset == "Testing", ]

rec <- recipe(
  HHV ~ carbon + hydrogen + oxygen + nitrogen + sulfur,
  data = biomass_tr
)

yj_transform <- step_YeoJohnson(rec, all_numeric())

yj_estimates <- prep(yj_transform, training = biomass_tr)

yj_te <- bake(yj_estimates, biomass_te)

plot(density(biomass_te$sulfur), main = "before")

plot(density(yj_te$sulfur), main = "after")


tidy(yj_transform, number = 1)
#> # A tibble: 1 × 3
#>   terms         value id              
#>   <chr>         <dbl> <chr>           
#> 1 all_numeric()    NA YeoJohnson_A4Lkd
tidy(yj_estimates, number = 1)
#> # A tibble: 6 × 3
#>   terms      value id              
#>   <chr>      <dbl> <chr>           
#> 1 carbon   -0.0225 YeoJohnson_A4Lkd
#> 2 hydrogen  2.10   YeoJohnson_A4Lkd
#> 3 oxygen    1.78   YeoJohnson_A4Lkd
#> 4 nitrogen -0.830  YeoJohnson_A4Lkd
#> 5 sulfur   -4.09   YeoJohnson_A4Lkd
#> 6 HHV      -0.388  YeoJohnson_A4Lkd
源代碼:R/YeoJohnson.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 Yeo-Johnson Transformation。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。