问题标签 [r-parsnip]
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r - 如何保存防风草模型拟合(来自游侠)?
我有一个欧洲防风草模型(来自游侠),大致来自这里:
如何将其保存到磁盘以便以后加载?
我试过dput
了,得到一个错误:
确实,该model_fit.R
文件中有几个missing_arg
调用,这似乎是某种标记丢失参数的方法。然而,这是一条支线。我不需要使用 dput,我只想能够保存和加载模型。
r - step_rose() 在调整网格中失败
我注意到,当使用某些引擎(例如 keras 和 xgboost)进行训练时,配方返回的 ys 比 Xs 多。
在这里,您将找到一个最小的可重现示例:
产生的错误是Error in data.frame(ynew, Xnew): arguments imply differing number of rows: 385, 386
r - 将包特定功能与欧洲防风草一起使用
我正在尝试学习 R 的建模框架 tidymodels。创建模型并指定要用于模型的包(引擎)后,我现在尝试使用我选择的引擎内部的一些特定功能。在这种情况下,我尝试使用的是 randomForest 包和 varImpPlot() 函数。但是,当我尝试执行它时会出现此错误,它说为了使用该函数,该对象必须是一个 randomForest 对象。嗯,这很明显,但我的问题是,有没有办法将欧洲防风草对象转换为我选择的引擎对象,或者有什么方法可以在我选择的包中使用这些函数?感谢帮助!
r - Tidymodels 中的逐步算法
我发现在 R 中本地实现的用于变量选择的逐步算法step()
未集成在 Tidymodels 中。
我不知道是否有不使用它的原因(因为更好的程序),或者它只是缺少功能。
r - 从工作流中导出汇总模型
我创建了以下逻辑回归工作流程:
以下代码确实为我提供了模型的摘要:
但是,这不是可以导出的良好表格格式。如何从我的模型中检索摘要模型,以便我可以很好地格式化为 word 或 excel?
r - 使用 easystats 从欧洲防风草对象检查 glmnet 模型时出错:$ 运算符无效
尝试使用非常简单的 glmnet 分类任务来检查模型。
从这里获取一些代码: Extract plain model from tidymodel object
r - 从 glmnet 的 tidymodel 实现中获取拟合值
我正在使用 glmnet 引擎在 tidymodels 中执行弹性网络线性回归。
如果我直接在 glmnet 中运行它,我可以这样做:
然后我可以得到这样的拟合值:
但是,我找不到如何使用欧洲防风草拟合 glmnet 模型的拟合值/残差。任何帮助表示赞赏。
r - 简单的 glmnet 模型,predict() 导致“lambda [1] - s 中的错误:二元运算符的非数字参数”
所以我一直在尝试使用predict()
各种形式的数据帧格式,但它们似乎不起作用。我试过 1) 排除因变量,2) 包括带有切片数据的因变量,3) 包括带有 NA 值的因变量,以及许多其他的东西。
下面的代码演示了 3)。
最后三行代码抛出Error in lambda[1] - s : non-numeric argument to binary operator
调试消息。我确保所有变量都是数字的df
,df_slice
但仍然不确定发生了什么。如果我要进行训练测试拆分,我只想获得预测/拟合值以及“未来”值。为什么这不起作用?
r - parsnip 如何知道如何将“fit”参数与模型的函数参数相匹配?
我正在尝试parsnip
从现有的建模功能为包创建一个新模型foo
。
我已经按照教程在欧洲防风草中构建新模型并按照Github 上的 README 进行操作,但我仍然无法弄清楚一些事情。
fit
函数如何parsnip
知道如何将其输入数据(例如矩阵)分配给我的特殊函数调用?
想象一下,如果有一个特殊的模型函数foo
,其中的传统角色x
和y
参数被颠倒了:即奇怪的是foo(x,y)
,哪里x
应该是结果向量,y
应该是预测矩阵。
例如:假设a
是一个预测变量矩阵,b
是一个结果向量。然后我打电话fit_xy(object=my_model, x=a, y=b)
。在内部,如何fit_xy()
知道调用foo(x=y,y=x)
?
r - 使用工作流和模型时间的 XGBoost 模型错误
我的数据位于此处:data_tbl.xlsx我无法在此处上传数据或不知道如何上传。
问题是我在尝试将训练数据拟合到工作流程时遇到错误。我不明白这个问题,也不明白为什么我会得到它。
这是我的榨汁数据(recipe_num_only 配方):juuded_recipe.xlsx
这是我的拆分对象:
这是我的食谱(有问题的是 recipe_num_only)
这是我的 XGBoost 模型规格
我得到的错误如下:
一切正常,直到我到达fit(training(splits))
在这里有点失落