fit_xy() 在 Tidy 模型中用于 cross_validation

fit_xy() usage for cross_validation in Tidy Models

我是 Tidy Models 的新手,到目前为止我很喜欢它,但对 resampling/cross-validation 使用非公式界面有疑问。到目前为止我理解的方式,为了让我应用重采样()/交叉验证,我应该写一个


    rf_rec <- 
        recipe(y_graduated ~ ., 
               data = trainDat_predSet)


    # Setting Random Forest Model Specifications
        rf_model <-
          rand_forest() %>%
          set_engine("ranger") %>%
          set_mode("classification") %>%
          set_args(mtry = 3, 
                   trees = 50,
                   min_n = 5)


    set.seed(1234)
    trainDatFolds <- 
      rsample::vfold_cv(data = trainDat, v = 5)


    rf_workflow <- 
      workflow() %>%
      add_recipe(rf_rec) %>%
      add_model(rf_model)


    rf_workflow %>% 
      fit_resamples(resamples = trainDatFolds,
                    metrics = metric_set(roc_auc, pr_auc, accuracy),
                    control = control_resamples(save_pred = TRUE)
      )

就我的目的而言,能够使用结果 ~ 预测变量的非公式界面要方便得多。

没有配方步骤,如果我正在做重采样拟合,我可以很容易地使用这个函数 - fit_xy() 指定 y - 结果和 x - 预测变量集。

这是重采样拟合的选项吗?

非常感谢!

没有 x/y 界面,但是没有公式的简单方法:

library(recipes)

rec <- recipe(mtcars)
summary(rec)
#> # A tibble: 11 x 4
#>    variable type    role  source  
#>    <chr>    <chr>   <lgl> <chr>   
#>  1 mpg      numeric NA    original
#>  2 cyl      numeric NA    original
#>  3 disp     numeric NA    original
#>  4 hp       numeric NA    original
#>  5 drat     numeric NA    original
#>  6 wt       numeric NA    original
#>  7 qsec     numeric NA    original
#>  8 vs       numeric NA    original
#>  9 am       numeric NA    original
#> 10 gear     numeric NA    original
#> 11 carb     numeric NA    original

# now add roles
rec <- 
  rec %>% 
  update_role(mpg, new_role = "outcome") %>% 
  update_role(-mpg, new_role = "predictor") 
summary(rec)
#> # A tibble: 11 x 4
#>    variable type    role      source  
#>    <chr>    <chr>   <chr>     <chr>   
#>  1 mpg      numeric outcome   original
#>  2 cyl      numeric predictor original
#>  3 disp     numeric predictor original
#>  4 hp       numeric predictor original
#>  5 drat     numeric predictor original
#>  6 wt       numeric predictor original
#>  7 qsec     numeric predictor original
#>  8 vs       numeric predictor original
#>  9 am       numeric predictor original
#> 10 gear     numeric predictor original
#> 11 carb     numeric predictor original

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于 2020-11-06 创建