R recipes step_logit 邏輯回歸

step_logit() 創建對數據進行 logit 轉換的配方步驟的規範。

用法

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

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()。
offset: 用於修改為 1 或 0 的列值的數值。它們分別修改為 x - offset 或 offset 。
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。
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。

值

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

logit 變換采用 0 到 1 之間的值，並使用函數 f(p) = log(p/(1-p)) 將它們轉換為實數線上。

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

其他單獨的轉換步驟：step_BoxCox() , step_YeoJohnson() , step_bs() , step_harmonic() , step_hyperbolic() , step_inverse() , step_invlogit() , step_log() , step_mutate() , step_ns() , step_percentile() , step_poly() , step_relu() , step_sqrt()

例子

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

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

logit_trans <- rec %>%
  step_logit(all_numeric_predictors())

logit_obj <- prep(logit_trans, training = examples)

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


tidy(logit_trans, number = 1)
#> # A tibble: 1 × 2
#>   terms                    id         
#>   <chr>                    <chr>      
#> 1 all_numeric_predictors() logit_ooyvr
tidy(logit_obj, number = 1)
#> # A tibble: 2 × 2
#>   terms id         
#>   <chr> <chr>      
#> 1 X1    logit_ooyvr
#> 2 X2    logit_ooyvr

源代碼：R/logit.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 Logit 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。