r - 在 Parsnip 中使用偏移量配置 XGBoost 泊松回归

Question

我正在尝试使用parsnip指定一个配方来拟合具有对数偏移的 xgboost 泊松回归模型。要设置泊松回归，我可以在 中指定一个选项set_engine，效果很好：

# Specify recipe
my_recipe <- recipe(training_df, Count ~.) %>%
      # Remove covariates that are 80% correlated
      step_corr(all_predictors(), threshold = 0.8) %>%   
      step_center(all_predictors(), -all_outcomes()) %>%
      step_scale(all_predictors(), -all_outcomes()))) 
                    
# Specify xgboost config
tune_spec <- boost_tree(
  trees = 100) %>%
  set_engine("xgboost", objective='count:poisson') %>%
  set_mode("regression") %>%
  translate()

查看 xgboost 的文档和此处的示例，似乎建议使用以下方法指定偏移量：

setinfo(xgtrain, "base_margin", log(training_df$my_offset))

我不确定如何将其包含在set_engine上面。具体来说，我不确定如何与xgtraindataframe关联training_df。