R recipes step_ns 自然樣條基函數

step_ns() 創建配方步驟的規範，該步驟將創建新列，這些新列是使用自然樣條的變量的基礎擴展。

用法

step_ns(
  recipe,
  ...,
  role = "predictor",
  trained = FALSE,
  objects = NULL,
  deg_free = 2,
  options = list(),
  keep_original_cols = FALSE,
  skip = FALSE,
  id = rand_id("ns")
)

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: 對於此步驟創建的模型項，應為其分配什麽分析角色？默認情況下，此步驟根據原始變量創建的新列將用作模型中的預測變量。
trained: 指示預處理數量是否已估計的邏輯。
objects: 步驟訓練完成後創建的 splines::ns() 對象列表。
deg_free: 自然樣條的自由度。隨著自然樣條自由度的增加，可以生成更靈活和複雜的曲線。當使用單個自由度時，結果是原始數據的重新縮放版本。
options: splines::ns() 的選項列表，不應包含 x 或 df 。
keep_original_cols: 將原始變量保留在輸出中的邏輯。默認為 FALSE 。
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

step_ns 可以從單個變量創建新特征，使擬合例程能夠以非線性方式對該變量進行建模。可能的非線性程度由 splines::ns() 的 df 或 knot 參數確定。原始變量將從數據中刪除，並添加新列。新變量的命名約定為varname_ns_1，依此類推。

整理

當您tidy()此步驟時，將返回帶有列terms(將受影響的列)的tibble。

調整參數

此步驟有 1 個調整參數：

deg_free：樣條曲線自由度(類型：整數，默認值：2)

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_logit() , step_log() , step_mutate() , step_percentile() , step_poly() , step_relu() , step_sqrt()

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
)

with_splines <- rec %>%
  step_ns(carbon, hydrogen)
with_splines <- prep(with_splines, training = biomass_tr)

expanded <- bake(with_splines, biomass_te)
expanded
#> # A tibble: 80 × 8
#>    oxygen nitrogen sulfur   HHV carbon_ns_1 carbon_ns_2 hydrogen_ns_1
#>     <dbl>    <dbl>  <dbl> <dbl>       <dbl>       <dbl>         <dbl>
#>  1   47.2     0.3    0.22  18.3       0.524      -0.236         0.563
#>  2   48.1     2.85   0.34  17.6       0.493      -0.241         0.556
#>  3   49.1     2.4    0.3   17.2       0.487      -0.241         0.556
#>  4   37.3     1.8    0.5   18.9       0.524      -0.236         0.574
#>  5   42.8     0.2    0     20.5       0.542      -0.226         0.577
#>  6   41.7     0.7    0.2   18.5       0.504      -0.240         0.556
#>  7   54.1     1.19   0.51  15.1       0.440      -0.233         0.544
#>  8   33.8     0.95   0.2   16.2       0.480      -0.240         0.512
#>  9   31.1     0.14   4.9   11.1       0.285      -0.169         0.493
#> 10   23.7     4.63   1.05  10.8       0.260      -0.155         0.442
#> # ℹ 70 more rows
#> # ℹ 1 more variable: hydrogen_ns_2 <dbl>

源代碼：R/ns.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 Natural Spline Basis Functions。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。