broom
broom 1.0.7
broom Tidy tibble() sのモデルに関する重要な情報を要約しています。 broom 、モデルオブジェクトと対話するのに便利な3つの動詞を提供します。
tidy()モデルコンポーネントに関する情報を要約していますglance()モデル全体に関する情報を報告しますaugment()観察に関する情報をデータセットに追加します詳細な紹介については、 vignette("broom")を参照してください。
人気のあるモデリングパッケージの100以上のモデルと、Base R. vignette("available-methods")に付属のstatsパッケージのほぼすべてのモデルオブジェクトからのbroom以上のモデルが、メソッドの可用性をリストします。
きちんとしたデータ構造に精通しておらず、彼らがあなたの人生をどのように楽にすることができるかを知りたいなら、ハドリー・ウィッカムの整頓されたデータを読むことを強くお勧めします。
# 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 " )バグが見つかった場合は、問題に最小限の再現可能な例を提出してください。
tidy()各行にモデルの重要なコンポーネントに関する情報が含まれているtibble()を生成します。回帰モデルの場合、これはしばしば回帰係数に対応します。これは、モデルを検査したり、カスタムの視覚化を作成したりする場合に役立ちます。
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() 、フィットネスの測定と関連統計の良さの正確な列でティブルを返します。これは、モデルの誤りを確認し、多くのモデルを比較するのに役立ちます。
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> augment 、適合値、残差、クラスターの割り当てなどの情報を含むデータセットに列を追加します。データセットに追加されたすべての列にはあります.既存の列が上書きされないようにするプレフィックス。
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 rowsあらゆる種類の貢献を歓迎します！
Tidymodelsパッケージ、モデリング、および機械学習に関する質問や議論については、Posit Communityに投稿してください。バグに遭遇したと思われる場合は、問題を提出してください。いずれにせよ、コードについて明確に通信するために、Reprex（最小限の再現性のある例）を作成して共有する方法を学びます。 Tidymodelsパッケージの貢献ガイドラインの詳細と、ヘルプの取得方法をご覧ください。
以前にRパッケージに直接貢献したことがない場合、 broom開始するのに最適な場所です。初心者向けのタグとコメントの問題を見つけて、あなたがそれを取りたいと思っているコメントを見つけてください。
一般的に、タイプミスの修正、バグレポート、バグ修正、機能のリクエストをお勧めします。ドキュメントの明確さに関するフィードバックは特に価値があります！
新しいモデルオブジェクトのための整然とした方法を追加することに興味がある場合は、TidyModelsのWebサイトでこの記事をお読みください。
貢献者行動規範があります。 broomに参加することにより、その条件を順守することに同意します。
