broom
broom 1.0.7
يلخص broom المعلومات الرئيسية حول النماذج في Tibble tibble() S. يوفر broom ثلاثة أفعال لجعله مناسبًا للتفاعل مع كائنات النموذج:
tidy() يلخص المعلومات حول مكونات النموذجglance() تقارير معلومات حول النموذج بأكملهaugment() معلومات حول الملاحظات إلى مجموعة بيانات للحصول على مقدمة مفصلة ، يرجى الاطلاع على vignette("broom") .
broom Tidies 100+ نماذج من حزم النمذجة الشائعة وجميع كائنات النموذج تقريبًا في حزمة stats التي تأتي مع توافر طريقة R. vignette("available-methods") .
إذا لم تكن معتادًا على هياكل البيانات المرتبة وترغب في معرفة كيف يمكن أن تجعل حياتك أسهل ، فإننا نوصي بشدة بقراءة بيانات Hadley Wickham المرتبة.
# we recommend installing the entire tidyverse
# modeling set, which includes broom:
install.packages( " tidymodels " )
# alternatively, to install just broom:
install.packages( " broom " )
# to get the development version from GitHub:
install.packages( " pak " )
pak :: pak( " tidymodels/broom " )إذا وجدت خطأ ، فيرجى تقديم مثال قابلة للتكرار في القضايا.
ينتج tidy() tibble() حيث يحتوي كل صف على معلومات حول مكون مهم من النموذج. بالنسبة لنماذج الانحدار ، غالبًا ما يتوافق هذا مع معاملات الانحدار. يمكن أن يكون هذا مفيدًا إذا كنت ترغب في فحص نموذج أو إنشاء تصورات مخصصة.
library( broom )
fit <- lm( Volume ~ Girth + Height , trees )
tidy( fit )
# > # A tibble: 3 x 5
# > term estimate std.error statistic p.value
# > <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# > 1 (Intercept) -58.0 8.64 -6.71 2.75e- 7
# > 2 Girth 4.71 0.264 17.8 8.22e-17
# > 3 Height 0.339 0.130 2.61 1.45e- 2 glance() إرجاع قاتلة مع صف واحد بالضبط من مقاييس اللياقة والإحصاءات ذات الصلة. يعد هذا مفيدًا للتحقق من إملاءات الأخطاء في النماذج ومقارنة العديد من النماذج.
glance( fit )
# > # A tibble: 1 x 12
# > r.squared adj.r.squared sigma statistic p.value df logLik AIC BIC
# > <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# > 1 0.948 0.944 3.88 255. 1.07e-18 2 -84.5 177. 183.
# > # … with 3 more variables: deviance <dbl>, df.residual <int>, nobs <int> يضيف augment الأعمدة إلى مجموعة بيانات ، تحتوي على معلومات مثل القيم المجهزة أو المتبقيات أو تعيينات الكتلة. جميع الأعمدة التي تمت إضافتها إلى مجموعة البيانات . بادئة لمنع كتابة الأعمدة الموجودة.
augment( fit , data = trees )
# > # A tibble: 31 x 9
# > Girth Height Volume .fitted .resid .std.resid .hat .sigma .cooksd
# > <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# > 1 8.3 70 10.3 4.84 5.46 1.50 0.116 3.79 0.0978
# > 2 8.6 65 10.3 4.55 5.75 1.60 0.147 3.77 0.148
# > 3 8.8 63 10.2 4.82 5.38 1.53 0.177 3.78 0.167
# > 4 10.5 72 16.4 15.9 0.526 0.140 0.0592 3.95 0.000409
# > 5 10.7 81 18.8 19.9 -1.07 -0.294 0.121 3.95 0.00394
# > 6 10.8 83 19.7 21.0 -1.32 -0.370 0.156 3.94 0.00840
# > 7 11 66 15.6 16.2 -0.593 -0.162 0.115 3.95 0.00114
# > 8 11 75 18.2 19.2 -1.05 -0.277 0.0515 3.95 0.00138
# > 9 11.1 80 22.6 21.4 1.19 0.321 0.0920 3.95 0.00348
# > 10 11.2 75 19.9 20.2 -0.288 -0.0759 0.0480 3.95 0.0000968
# > # … with 21 more rowsنرحب بالمساهمات من جميع الأنواع!
للأسئلة والمناقشات حول حزم TidyModels والنمذجة والتعلم الآلي ، يرجى النشر على مجتمع Posit. إذا كنت تعتقد أنك واجهت خطأ ، فيرجى تقديم مشكلة. في كلتا الحالتين ، تعرف على كيفية إنشاء ومشاركة REPREX (مثال بسيط ، قابل للتكرار) ، للتواصل بوضوح حول الكود الخاص بك. تحقق من مزيد من التفاصيل حول الإرشادات المساهمة لحزم TidyModels وكيفية الحصول على المساعدة.
إذا لم تكن قد ساهمت مباشرة في حزمة R من قبل ، فإن broom مكان ممتاز للبدء. ابحث عن مشكلة مع العلامة الصديقة للمبتدئين والتعليقات التي ترغب في أخذها عليها وسنساعدك في البدء.
بشكل عام ، أيضًا ، نشجع التصحيحات المطبعية وتقارير الأخطاء وإصلاحات الأخطاء وطلبات الميزات. ردود الفعل على وضوح الوثائق قيمة بشكل خاص!
إذا كنت مهتمًا بإضافة أساليب ناتجة عن كائنات طراز جديدة ، فيرجى قراءة هذه المقالة على موقع TidyModels.
لدينا مدونة سلوك مساهم. من خلال المشاركة في broom فإنك توافق على الالتزام بشروطها.
