如何解决使用自定义范围或值调整工作流程中的配方
我正在尝试使用 tidymodels 中的 workflow_set() 函数来评估一批模型。 我知道可以修改某些模型规范以更改搜索范围,例如,鉴于此规范:
spec_lin <- linear_reg( penalty = tune(),mixture = tune() ) %>%
set_engine('glmnet')
rec_base <- recipe( price ~ feat_1) %>%
step_novel(feat_1) %>%
step_other(feat_1,threshold=.2 ) %>%
step_dummy(feat_1)
rec_adv_param <- rec_base %>%
parameters() %>%
update ( mixture = mixture(c(0.1,0.01)) )
我的尝试是使用配方中的参数来做同样的事情。例如:
rec_tuned <- recipe( price ~ feat_1) %>%
step_novel(feat_1) %>%
step_other(feat_1,threshold=tune() ) %>%
step_dummy(feat_1)
关注
rec_adv_param <- rec_tuned %>%
parameters() %>%
update ( threshold = threshold(c(0.1,0.2)) )
但是,当我尝试在工作流集()定义中使用它时,如果我使用类似的东西
wf_set <- workflow_set(recipes,models,cross = TRUE )
option_add(param_info = rec_adv_param,id = "rec_tuned_spec_lin")
大结局“wf_set”丢失了他原来的调音参数,已经随同
threshold = threshold(c(0.1,0.2)
有没有办法在所有工作流集模型中添加配方的参数规范?
谢谢
解决方法
您可以通过 option_add()
为配方添加参数,如果您离开 id
,则可以通过 id = NULL
为单个工作流添加所有工作流。当您对重新采样的数据进行调整或拟合时,将使用这些选项。
例如,如果我们想尝试 0 到 20 个 PCA 组件(而不是默认的):
library(tidymodels)
#> Registered S3 method overwritten by 'tune':
#> method from
#> required_pkgs.model_spec parsnip
data(Chicago)
data("chi_features_set")
time_val_split <-
sliding_period(
Chicago,date,"month",lookback = 38,assess_stop = 1
)
## notice that there are no options; defaults will be used
chi_features_set
#> # A workflow set/tibble: 3 × 4
#> wflow_id info option result
#> <chr> <list> <list> <list>
#> 1 date_lm <tibble [1 × 4]> <opts[0]> <list [0]>
#> 2 plus_holidays_lm <tibble [1 × 4]> <opts[0]> <list [0]>
#> 3 plus_pca_lm <tibble [1 × 4]> <opts[0]> <list [0]>
## make new params
pca_param <-
parameters(num_comp()) %>%
update(num_comp = num_comp(c(0,20)))
## add new params to workflowset like this:
chi_features_set %>%
option_add(param_info = pca_param,id = "plus_pca_lm")
#> # A workflow set/tibble: 3 × 4
#> wflow_id info option result
#> <chr> <list> <list> <list>
#> 1 date_lm <tibble [1 × 4]> <opts[0]> <list [0]>
#> 2 plus_holidays_lm <tibble [1 × 4]> <opts[0]> <list [0]>
#> 3 plus_pca_lm <tibble [1 × 4]> <opts[1]> <list [0]>
## now these new parameters can be used by `workflow_map()`:
chi_features_set %>%
option_add(param_info = pca_param,id = "plus_pca_lm") %>%
workflow_map(resamples = time_val_split,grid = 21,seed = 1)
#> # A workflow set/tibble: 3 × 4
#> wflow_id info option result
#> <chr> <list> <list> <list>
#> 1 date_lm <tibble [1 × 4]> <opts[2]> <rsmp[+]>
#> 2 plus_holidays_lm <tibble [1 × 4]> <opts[2]> <rsmp[+]>
#> 3 plus_pca_lm <tibble [1 × 4]> <opts[3]> <tune[+]>
由 reprex package (v2.0.0) 于 2021 年 7 月 30 日创建
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