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我最近一直在使用 TidyModels，想知道它是否具有许多模型的功能，类似于 R For Data Science 的许多模型章节中介绍的 Modelr 中可用的功能。

我浏览了文档，但没有看到这个。

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tidymodels 框架对 modelr 允许您执行的各种任务具有更强大和更具表现力的支持，例如创建数据重采样、管道模型等包是tidymodels 的一部分，带有动词 liketidy()和glance()tidymodels 方法的重要部分建模，并且rsample包提供了重新采样的工具。

您可能有兴趣了解如何使用这种方法对模型参数进行引导估计：

library(tidymodels)
#> ── Attaching packages ──────────────────────────── tidymodels 0.1.0 ──
#> ✓ broom     0.5.6          ✓ recipes   0.1.12    
#> ✓ dials     0.0.7          ✓ rsample   0.0.7     
#> ✓ dplyr     1.0.0          ✓ tibble    3.0.1     
#> ✓ ggplot2   3.3.1          ✓ tune      0.1.0     
#> ✓ infer     0.5.2          ✓ workflows 0.1.1.9000
#> ✓ parsnip   0.1.1.9000     ✓ yardstick 0.0.6.9000
#> ✓ purrr     0.3.4
#> ── Conflicts ─────────────────────────────── tidymodels_conflicts() ──
#> x purrr::discard() masks scales::discard()
#> x dplyr::filter()  masks stats::filter()
#> x dplyr::lag()     masks stats::lag()
#> x recipes::step()  masks stats::step()
library(tidyr)

set.seed(123)
boots <- bootstraps(mtcars, times = 1000, apparent = TRUE)

fit_spline <- function(split) {
  data <- analysis(split)
  smooth.spline(data$wt, data$mpg, df = 4)
}

boot_models <- boots %>% 
  mutate(spline = map(splits, fit_spline))

boot_models %>% 
  sample_n(200) %>% 
  mutate(aug = map(spline, augment)) %>% 
  unnest(aug) %>%
  ggplot(aes(x, y)) +
  geom_line(aes(y = .fitted, group = id), alpha = .2, col = "darkcyan") +
  geom_point()

由reprex 包于 2020-06-18 创建(v0.3.0.9001)

如果您对创建模型参数网格感兴趣，请查看dials包。

于 2020-06-18T20:31:33.257 回答