step_textfeature() 創建配方步驟的規範，該步驟將提取文本列的許多數字特征。
用法
step_textfeature(
recipe,
...,
role = "predictor",
trained = FALSE,
columns = NULL,
extract_functions = textfeatures::count_functions,
prefix = "textfeature",
keep_original_cols = FALSE,
skip = FALSE,
id = rand_id("textfeature")
)參數
- recipe
-
一個recipe 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選擇受該步驟影響的變量。有關更多詳細信息，請參閱
recipes::selections()。 - role
-
對於此步驟創建的模型項，應為它們分配什麽分析角色？默認情況下，該函數假定由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。
- columns
-
將由
terms參數(最終)填充的變量名稱字符串。在recipes::prep.recipe()訓練該步驟之前，這是NULL。 - extract_functions
-
特征提取函數的命名列表。默認為 textfeatures 包中的
count_functions。請參閱詳細信息以獲取更多信息。 - prefix
-
生成的列名稱的前綴，默認為"textfeature"。
- 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
recipes::bake.recipe()烘焙食譜時是否應該跳過此步驟？雖然所有操作都是在recipes::prep.recipe()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 = FALSE時應小心。 - id
-
該步驟特有的字符串，用於標識它。
細節
此步驟將采用字符列並返回數字列的數量，該數字列的數量等於傳遞給 extract_functions 參數的列表中的函數數量。默認值是 textfeatures 包中的函數列表。
傳遞給 extract_functions 的所有函數都必須以字符向量作為輸入並返回相同長度的數值向量，否則將引發錯誤。
整理
當您tidy()此步驟時，會出現一個包含列terms(所選選擇器或變量)和functions(特征函數名稱)的小標題。
也可以看看
來自字符的數字變量的其他步驟：step_dummy_hash()、step_sequence_onehot()
例子
library(recipes)
library(modeldata)
data(tate_text)
tate_rec <- recipe(~., data = tate_text) %>%
step_textfeature(medium)
tate_obj <- tate_rec %>%
prep()
bake(tate_obj, new_data = NULL) %>%
slice(1:2)
#> # A tibble: 2 × 31
#> id artist title year textfeature_medium_n…¹ textfeature_medium_n…²
#> <dbl> <fct> <fct> <dbl> <int> <int>
#> 1 21926 Absalon Prop… 1990 8 8
#> 2 20472 Auerbac… Mich… 1990 3 3
#> # ℹ abbreviated names: ¹textfeature_medium_n_words,
#> # ²textfeature_medium_n_uq_words
#> # ℹ 25 more variables: textfeature_medium_n_charS <int>,
#> # textfeature_medium_n_uq_charS <int>,
#> # textfeature_medium_n_digits <int>,
#> # textfeature_medium_n_hashtags <int>,
#> # textfeature_medium_n_uq_hashtags <int>, …
bake(tate_obj, new_data = NULL) %>%
pull(textfeature_medium_n_words)
#> [1] 8 3 3 3 4 4 4 3 6 3 3 3 3 3 3 3 6 7 9 4 4 3
#> [23] 3 3 3 3 3 3 3 5 8 4 4 3 3 3 3 3 3 1 5 4 1 10
#> [45] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 5 9 5 6 6 4 4 4 4 6 3 3 3
#> [67] 3 4 3 6 3 3 3 5 10 3 3 4 15 3 8 6 10 12 5 3 4 3
#> [89] 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 5 3 5 3 3 3 4 5 6 3
#> [111] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
#> [133] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
#> [155] 3 3 3 3 3 6 3 6 6 1 5 8 1 4 6 6 6 4 7 5 3 3
#> [177] 3 3 7 3 3 3 3 6 3 3 6 4 8 11 4 11 3 3 4 3 6 6
#> [199] 3 3 6 3 6 8 7 5 6 3 6 5 5 3 5 5 3 3 3 3 3 3
#> [221] 7 7 7 7 7 7 7 7 5 5 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 19 6
#> [243] 3 3 3 6 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3
#> [265] 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 5 5
#> [287] 5 5 5 3 6 7 7 6 6 4 4 4 4 4 4 4 4 6 6 10 3 3
#> [309] 4 4 7 3 3 6 1 14 14 10 9 6 9 4 9 4 13 3 6 6 4 4
#> [331] 4 4 5 11 4 4 8 9 11 5 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
#> [353] 4 5 3 4 12 10 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1 3 3 3 8 6 5
#> [375] 8 6 5 5 5 5 7 3 3 3 3 3 2 7 7 7 4 4 3 5 5 5
#> [397] 5 5 5 6 6 6 6 6 5 6 7 9 6 2 8 3 5 4 2 17 18 4
#> [419] 3 3 3 10 3 4 3 3 10 7 5 7 3 5 7 5 5 7 5 5 5 7
#> [441] 3 5 5 7 5 8 5 5 5 5 6 8 8 9 6 6 6 6 4 3 6 6
#> [463] 4 4 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 9 3 3 4 4 6 6
#> [485] 8 9 3 6 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 8 15 13 18
#> [507] 12 12 3 6 6 6 11 10 3 13 4 4 3 3 10 9 13 4 7 6 4 3
#> [529] 4 4 4 3 14 8 3 3 3 3 3 8 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
#> [551] 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 11 6 3 6 6 1 4 7 7 3
#> [573] 5 3 7 4 9 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3 3
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#> [617] 3 3 3 3 3 3 4 6 8 9 6 6 6 5 3 4 3 5 6 6 6 6
#> [639] 6 6 5 2 7 6 7 7 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
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#> [705] 3 3 4 7 5 5 5 7 10 11 9 4 4 7 3 3 3 3 3 3 7 6
#> [727] 16 10 15 3 3 3 3 6 3 11 2 3 6 8 10 4 7 11 12 4 4 4
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#> [815] 3 3 3 3 1 9 4 3 6 11 10 11 4 3 6 3 5 8 8 7 6 6
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#> [859] 4 5 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 8 7 3 3 3 3 3 5 5 3
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#> [903] 4 5 4 4 4 4 3 3 11 3 4 10 3 3 3 3 3 5 8 3 6 10
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#> [1233] 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 6 6 4 7
#> [1255] 7 7 7 6 3 4 9 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
#> [1277] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
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#> [1343] 5 5 5 5 7 6 4 4 7 4 4 7 5 9 9 9 6 6 5 5 6 5
#> [1365] 6 6 6 5 6 4 6 6 6 6 4 5 5 8 7 4 5 15 4 3 3 3
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#> [1893] 3 6 6 3 3 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 7 3 3 3 3 3
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#> [2091] 4 4 2 5 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
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#> [2377] 3 6 7 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 6 5 4 7
#> [2399] 3 4 4 6 6 6 7 6 7 7 7 7 12 19 3 5 5 5 5 5 5 5
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#> [2443] 6 6 6 6 6 6 6 6 2 7 4 5 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
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#> [2487] 4 3 3 3 3 3 3 3 8 6 3 3 3 3 6 4 6 6 6 6 6 6
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#> [2531] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 9 9 3 9 8 6 3 3 3 3 1
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#> [2575] 6 12 4 4 3 3 3 3 3 3 3 6 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3
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#> [2729] 8 8 6 4 1 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 3 9 3 3 3 4
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#> [2773] 6 13 4 6 6 6 3 3 6 4 6 5 7 18 3 3 3 3 3 3 3 3
#> [2795] 3 3 4 4 17 5 3 3 3 3 3 3 5 3 3 7 7 7 7 7 6 6
#> [2817] 6 6 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
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相關用法
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- R textrecipes step_texthash 代幣的特征哈希
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- R textrecipes step_tokenfilter 根據詞頻過濾標記
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