我发现在带有 <code>step()</code> 的 R 中原生实现的用于变量选择的逐步算法未集成到 Tidymodels 中。
我
<strong>问题：</strong>
哪些因素可能导致预测区间<em></em>覆盖范围超出预期？特别是关于带有 <a href="
我想使用自定义转换为机器学习模型转换我的特征。
我的功能是：
<pre><code>step_customFunc <- function(x)
我正在尝试使用 <code>tidymodels</code> 计算线性模型的变量重要性。据我所知，<code>vip</code> 包用于提取使
<pre><code># Partition the data:
library(tidymodels)
set.seed(1234)
uni_split <- initial_split(suspicious_match, strata = truth)
uni_tra
我有一个二元分类问题，使用了随机森林和逻辑回归。
根据 <code>conf_mat</code>、<code>collect_metrics()</code>
我想尝试使用 tidymodels 和 treenip 包的 LightGBM 算法。
一些预处理...
<pre><code># remotes::install_github("curs
我正在尝试编写一个函数来使用 R tidymodels 函数 initial_split 和一个参数，该参数可以让我每次调用该函数
我有一个数据框（超过 1000 个样本），其中包含在几年内采样的植被覆盖百分比。我想知道百分比是否
我正在运行 <a href="https://github.com/stevenpawley/recipeselectors" rel="nofollow noreferrer">this tutorial</a> 以使用名为 rec
我没有看到使用 tidymodels 生态系统从交叉验证模型中获取参数估计值的简单方法。我该怎么做？
使
我正在尝试通过将 <code>canvas.getContext('2d').clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height)
</code> 代码转换为 <code
我使用函数 <code>step_num2factor()</code> 创建的 <em>last</em> 类别正确创建了所有级别，但最后一个级别。在那
我正在浏览 tfhub-recipes 示例 <a href="https://github.com/rstudio/tfhub/blob/master/vignettes/examples/recipes.R" rel="nofollow no
在变量选择的上下文中，我试图计算通过自举迭代选择变量的次数。下面提供了该问题的一个简单版本
xgboost 分类器的 <code>recipe</code> 代码片段是否有 <code>one_hot = TRUE</code> 的原因？这会创建“n”个虚拟变量
我有两个数据集，一个训练数据集和一个测试数据集，我正在使用训练数据集和 R 上的 tidymodels 包创建
我有两个数据集，一个训练数据集和一个测试数据集，我正在使用训练数据集和 R 上的 tidymodels 包创建
在 tidymodels 或其他方式中指定训练数据集时，我很难理解何时应该使用上采样。
例如，假设您正在
我正在 tidymodels 中使用 ranger 调整一些随机森林模型。我有一个相当大的数据集，有很多列。因此，我使
