R recipes step_sqrt 平方根變換

step_sqrt() 創建配方步驟的規範，該步驟將對變量應用平方根變換。

用法

step_sqrt(
  recipe,
  ...,
  role = NA,
  trained = FALSE,
  columns = NULL,
  skip = FALSE,
  id = rand_id("sqrt")
)

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: 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。

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

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_poly() , step_relu()

例子

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

rec <- recipe(~ V1 + V2, data = examples)

sqrt_trans <- rec %>%
  step_sqrt(all_numeric_predictors())

sqrt_obj <- prep(sqrt_trans, training = examples)

transformed_te <- bake(sqrt_obj, examples)
plot(examples$V1, transformed_te$V1)


tidy(sqrt_trans, number = 1)
#> # A tibble: 1 × 2
#>   terms                    id        
#>   <chr>                    <chr>     
#> 1 all_numeric_predictors() sqrt_IhS7o
tidy(sqrt_obj, number = 1)
#> # A tibble: 2 × 2
#>   terms id        
#>   <chr> <chr>     
#> 1 V1    sqrt_IhS7o
#> 2 V2    sqrt_IhS7o

源代碼：R/sqrt.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 Square Root 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。