R recipes step_poly 正交多項式基函數

step_poly() 創建配方步驟的規範，該步驟將創建新列，這些新列是使用正交多項式的變量的基礎擴展。

用法

step_poly(
  recipe,
  ...,
  role = "predictor",
  trained = FALSE,
  objects = NULL,
  degree = 2,
  options = list(),
  keep_original_cols = FALSE,
  skip = FALSE,
  id = rand_id("poly")
)

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 stats::poly() 對象列表。
degree: 多項式的次數(整數)。
options: stats::poly() 的選項列表，不應包含 x 、 degree 或 simple 。請注意，選項 raw = TRUE 將生成正則多項式值(未正交)。
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_poly 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 stats::poly() 的 degree 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_poly_1，依此類推。

整理

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

調整參數

此步驟有 1 個調整參數：

degree ：多項式次數(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_ns() , step_percentile() , 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
)

quadratic <- rec %>%
  step_poly(carbon, hydrogen)
quadratic <- prep(quadratic, training = biomass_tr)

expanded <- bake(quadratic, biomass_te)
expanded
#> # A tibble: 80 × 8
#>    oxygen nitrogen sulfur   HHV carbon_poly_1 carbon_poly_2
#>     <dbl>    <dbl>  <dbl> <dbl>         <dbl>         <dbl>
#>  1   47.2     0.3    0.22  18.3      -0.00903      -0.0124 
#>  2   48.1     2.85   0.34  17.6      -0.0230        0.00403
#>  3   49.1     2.4    0.3   17.2      -0.0255        0.00734
#>  4   37.3     1.8    0.5   18.9      -0.00880      -0.0126 
#>  5   42.8     0.2    0     20.5       0.00183      -0.0226 
#>  6   41.7     0.7    0.2   18.5      -0.0183       -0.00195
#>  7   54.1     1.19   0.51  15.1      -0.0424        0.0331 
#>  8   33.8     0.95   0.2   16.2      -0.0282        0.0111 
#>  9   31.1     0.14   4.9   11.1      -0.0863        0.125  
#> 10   23.7     4.63   1.05  10.8      -0.0926        0.142  
#> # ℹ 70 more rows
#> # ℹ 2 more variables: hydrogen_poly_1 <dbl>, hydrogen_poly_2 <dbl>

tidy(quadratic, number = 1)
#> # A tibble: 2 × 3
#>   terms    degree id        
#>   <chr>     <int> <chr>     
#> 1 carbon        2 poly_R8bgI
#> 2 hydrogen      2 poly_R8bgI

源代碼：R/poly.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 Orthogonal Polynomial 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。