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R recipes step_inverse 逆變換


step_inverse() 創建將對數據進行逆變換的配方步驟的規範。

用法

step_inverse(
  recipe,
  ...,
  role = NA,
  offset = 0,
  trained = FALSE,
  columns = NULL,
  skip = FALSE,
  id = rand_id("inverse")
)

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。

offset

在記錄之前添加到數據的可選值(以避免 1/0 )。

trained

指示預處理數量是否已估計的邏輯。

columns

所選變量名稱的字符串。該字段是一個占位符,一旦使用 prep() 就會被填充。

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。

整理

當您 tidy() 此步驟時,將返回包含 terms 列(將受影響的列)的 tibble。

箱重

底層操作不允許使用案例權重。

也可以看看

例子

set.seed(313)
examples <- matrix(runif(40), ncol = 2)
examples <- data.frame(examples)

rec <- recipe(~ X1 + X2, data = examples)

inverse_trans <- rec %>%
  step_inverse(all_numeric_predictors())

inverse_obj <- prep(inverse_trans, training = examples)

transformed_te <- bake(inverse_obj, examples)
plot(examples$X1, transformed_te$X1)


tidy(inverse_trans, number = 1)
#> # A tibble: 1 × 2
#>   terms                    id           
#>   <chr>                    <chr>        
#> 1 all_numeric_predictors() inverse_ooyvr
tidy(inverse_obj, number = 1)
#> # A tibble: 2 × 2
#>   terms id           
#>   <chr> <chr>        
#> 1 X1    inverse_ooyvr
#> 2 X2    inverse_ooyvr
源代碼:R/inverse.R

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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 Inverse 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。