R recipes step_string2factor 將字符串轉換為因子

step_string2factor(
  recipe,
  ...,
  role = NA,
  trained = FALSE,
  levels = NULL,
  ordered = FALSE,
  skip = FALSE,
  id = rand_id("string2factor")
)

什麽時候應該使用此步驟？

在大多數情況下，如果您計劃使用 step_string2factor() 而不設置 levels ，則最好在使用配方之前將這些字符變量轉換為因子變量。

這可以使用以下方法完成dplyr用下麵的代碼

df <- mutate(df, across(where(is.character), as.factor))

在重采樣期間，完整的值集可能不在字符數據中。然後使用 step_string2factor() 將它們轉換為因子將導致級別配置錯誤。

如果使用 step_string2factor() 的 levels 參數，它將把受此步驟影響的所有變量轉換為具有相同的級別。因此，在定義配方時，您需要了解完整的級別集。

另請注意， prep() 有一個選項 strings_as_factors，默認為 TRUE 。應更改此設置，以便將原始字符數據應用於 step_string2factor() 。但是，此步驟也可以采用現有因子(但將保持原樣)。

其他虛擬變量和編碼步驟：step_bin2factor() , step_count() , step_date() , step_dummy_extract() , step_dummy_multi_choice() , step_dummy() , step_factor2string() , step_holiday() , step_indicate_na() , step_integer() , step_novel() , step_num2factor() , step_ordinalscore() , step_other() , step_regex() , step_relevel() , step_time() , step_unknown() , step_unorder()

data(Sacramento, package = "modeldata")

# convert factor to string to demonstrate
Sacramento$city <- as.character(Sacramento$city)

rec <- recipe(~ city + zip, data = Sacramento)

make_factor <- rec %>%
  step_string2factor(city)

make_factor <- prep(make_factor,
  training = Sacramento
)

make_factor
#> 
#> ── Recipe ────────────────────────────────────────────────────────────────
#> 
#> ── Inputs 
#> Number of variables by role
#> predictor: 2
#> 
#> ── Training information 
#> Training data contained 932 data points and no incomplete rows.
#> 
#> ── Operations 
#> • Factor variables from: city | Trained

# note that `city` is a factor in recipe output
bake(make_factor, new_data = NULL) %>% head()
#> # A tibble: 6 × 2
#>   city       zip   
#>   <fct>      <fct> 
#> 1 SACRAMENTO z95838
#> 2 SACRAMENTO z95823
#> 3 SACRAMENTO z95815
#> 4 SACRAMENTO z95815
#> 5 SACRAMENTO z95824
#> 6 SACRAMENTO z95841

# ...but remains a string in the data
Sacramento %>% head()
#> # A tibble: 6 × 9
#>   city       zip     beds baths  sqft type        price latitude longitude
#>   <chr>      <fct>  <int> <dbl> <int> <fct>       <int>    <dbl>     <dbl>
#> 1 SACRAMENTO z95838     2     1   836 Residential 59222     38.6     -121.
#> 2 SACRAMENTO z95823     3     1  1167 Residential 68212     38.5     -121.
#> 3 SACRAMENTO z95815     2     1   796 Residential 68880     38.6     -121.
#> 4 SACRAMENTO z95815     2     1   852 Residential 69307     38.6     -121.
#> 5 SACRAMENTO z95824     2     1   797 Residential 81900     38.5     -121.
#> 6 SACRAMENTO z95841     3     1  1122 Condo       89921     38.7     -121.