step_spatialsign()
是配方步驟的規範,該步驟將數值數據轉換為單位球體上的投影。
用法
step_spatialsign(
recipe,
...,
role = "predictor",
na_rm = TRUE,
trained = FALSE,
columns = NULL,
skip = FALSE,
id = rand_id("spatialsign")
)
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。
- na_rm
-
邏輯:是否應該從範數計算中刪除缺失數據?
- 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。
整理
當您tidy()
此步驟時,將返回帶有列terms
(將受影響的列)的tibble。
箱重
此步驟執行可以利用案例權重的無監督操作。因此,隻允許使用頻率權重。有關更多信息,請參閱 case_weights 中的文檔和 tidymodels.org
中的示例。
與大多數步驟不同,此步驟要求在處理新樣本時(例如,使用 bake()
或使用工作流程的 predict()
時)提供案例權重。要告訴食譜烘焙時需要箱重,請使用 recipe %>% update_role_requirements(role = "case_weights", bake = TRUE)
。有關詳細信息,請參閱update_role_requirements()
。
參考
Serneels, S.、De Nolf, E. 和 Van Espen, P. (2006)。空間符號預處理:一種為多元估計器提供適度魯棒性的簡單方法。化學信息與建模雜誌,46(3), 1402-1409。
也可以看看
其他多元變換步驟:step_classdist_shrunken()
, step_classdist()
, step_depth()
, step_geodist()
, step_ica()
, step_isomap()
, step_kpca_poly()
, step_kpca_rbf()
, step_kpca()
, step_mutate_at()
, step_nnmf_sparse()
, step_nnmf()
, step_pca()
, step_pls()
, step_ratio()
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
)
ss_trans <- rec %>%
step_center(carbon, hydrogen) %>%
step_scale(carbon, hydrogen) %>%
step_spatialsign(carbon, hydrogen)
ss_obj <- prep(ss_trans, training = biomass_tr)
transformed_te <- bake(ss_obj, biomass_te)
plot(biomass_te$carbon, biomass_te$hydrogen)
plot(transformed_te$carbon, transformed_te$hydrogen)
tidy(ss_trans, number = 3)
#> # A tibble: 2 × 2
#> terms id
#> <chr> <chr>
#> 1 carbon spatialsign_Geidk
#> 2 hydrogen spatialsign_Geidk
tidy(ss_obj, number = 3)
#> # A tibble: 2 × 2
#> terms id
#> <chr> <chr>
#> 1 carbon spatialsign_Geidk
#> 2 hydrogen spatialsign_Geidk
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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 Spatial Sign Preprocessing。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。