R recipes step_spline_natural 自然樣條

step_spline_natural() 創建創建自然樣條特征的配方步驟的規範。

用法

step_spline_natural(
  recipe,
  ...,
  role = "predictor",
  trained = FALSE,
  deg_free = 10,
  complete_set = FALSE,
  options = NULL,
  keep_original_cols = FALSE,
  results = NULL,
  skip = FALSE,
  id = rand_id("spline_natural")
)

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。
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。這一步需要至少兩個自由度。
complete_set: 如果TRUE，將返回完整的基礎矩陣。否則，第一個基礎將從輸出中排除。這映射到intercept相應函數的參數樣條2包並具有相同的默認值。
options: splines2::mSpline() 的選項列表，不應包含 x 、 df 或 intercept 。
keep_original_cols: 將原始變量保留在輸出中的邏輯。默認為 FALSE 。
results: 訓練步驟後創建的對象列表。
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

具有類 "step_spline_natural" 和 "step" 的對象。

細節

樣條變換采用數字列並創建多個特征，當在模型中使用這些特征時，可以估計列和某些結果之間的非線性趨勢。自由度決定了向數據添加多少新特征。

該樣條函數是分段三次多項式函數。

如果所選列的樣條擴展失敗，該步驟將刪除該列的結果(但將保留原始數據)。使用tidy() 方法確定使用了哪些列。

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：10)

箱重

底層操作不允許使用案例權重。

也可以看看

splines2::naturalSpline()

例子

library(tidyr)
library(dplyr)

library(ggplot2)
data(ames, package = "modeldata")

spline_rec <- recipe(Sale_Price ~ Longitude, data = ames) %>%
  step_spline_natural(Longitude, deg_free = 6, keep_original_cols = TRUE) %>%
  prep()

tidy(spline_rec, number = 1)
#> # A tibble: 1 × 2
#>   terms     id                  
#>   <chr>     <chr>               
#> 1 Longitude spline_natural_g2f22

# Show where each feature is active
spline_rec %>%
  bake(new_data =  NULL,-Sale_Price) %>%
  pivot_longer(c(starts_with("Longitude_")), names_to = "feature", values_to = "value") %>%
  mutate(feature = gsub("Longitude_", "feature ", feature)) %>%
  filter(value > 0) %>%
  ggplot(aes(x = Longitude, y = value)) +
  geom_line() +
  facet_wrap(~ feature)

源代碼：R/spline_natural.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 Splines。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。