问题标签 [r-parsnip]

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。

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

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！

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。

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？

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

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。

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？

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)？

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