step_discretize()
創建配方步驟的規範,該步驟將數字數據轉換為具有大致相同數據點數量的箱的因子(基於訓練集)。
用法
step_discretize(
recipe,
...,
role = NA,
trained = FALSE,
num_breaks = 4,
min_unique = 10,
objects = NULL,
options = list(prefix = "bin"),
skip = FALSE,
id = rand_id("discretize")
)
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。
- num_breaks
-
一個整數,定義對數據進行多少次切割。
- min_unique
-
定義分箱尊嚴的樣本大小線的整數。如果(唯一值的數量)
/(cuts+1)
小於min_unique
,則不會發生離散化。 - objects
-
一旦
prep()
訓練了配方,discretize()
對象就會存儲在這裏。 - options
-
discretize()
的選項列表。為參數x
設置默認值。請注意,在轉換多個變量時使用選項prefix
和labels
可能會出現問題,因為所有變量都會繼承這些值。 - 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。
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
(中斷)的小標題。
也可以看看
其他離散化步驟:step_cut()
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
) %>%
step_discretize(carbon, hydrogen)
rec <- prep(rec, biomass_tr)
#> Warning: Note that the options `prefix` and `labels` will be applied to all variables
binned_te <- bake(rec, biomass_te)
table(binned_te$carbon)
#>
#> bin1 bin2 bin3 bin4
#> 22 17 25 16
tidy(rec, 1)
#> # A tibble: 10 × 3
#> terms value id
#> <chr> <dbl> <chr>
#> 1 carbon -Inf discretize_hhrhR
#> 2 carbon 44.7 discretize_hhrhR
#> 3 carbon 47.1 discretize_hhrhR
#> 4 carbon 49.7 discretize_hhrhR
#> 5 carbon Inf discretize_hhrhR
#> 6 hydrogen -Inf discretize_hhrhR
#> 7 hydrogen 5.20 discretize_hhrhR
#> 8 hydrogen 5.78 discretize_hhrhR
#> 9 hydrogen 6.05 discretize_hhrhR
#> 10 hydrogen Inf discretize_hhrhR
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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 Discretize Numeric Variables。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。