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R recipes step_unorder 將有序因子轉換為無序因子

step_unorder() 創建配方步驟的規範,將有序因子變量轉換為無序因子變量。

用法

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

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。

recipe 的更新版本,將新步驟添加到任何現有操作的序列中。

細節

轉換期間保留因子級別順序。

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。

例子

lmh <- c("Low", "Med", "High")

examples <- data.frame(
  X1 = factor(rep(letters[1:4], each = 3)),
  X2 = ordered(rep(lmh, each = 4),
    levels = lmh
  )
)

rec <- recipe(~ X1 + X2, data = examples)

factor_trans <- rec %>%
  step_unorder(all_nominal_predictors())

factor_obj <- prep(factor_trans, training = examples)

transformed_te <- bake(factor_obj, examples)
table(transformed_te$X2, examples$X2)
#>       
#>        Low Med High
#>   Low    4   0    0
#>   Med    0   4    0
#>   High   0   0    4

tidy(factor_trans, number = 1)
#> # A tibble: 1 × 2
#>   terms                    id           
#>   <chr>                    <chr>        
#> 1 all_nominal_predictors() unorder_uevI1
tidy(factor_obj, number = 1)
#> # A tibble: 2 × 2
#>   terms id           
#>   <chr> <chr>        
#> 1 X1    unorder_uevI1
#> 2 X2    unorder_uevI1
源代碼:R/unorder.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 Convert Ordered Factors to Unordered Factors。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。