我有一个防风草模型（来自护林员），大致来自<a href="https://www.tidymodels.org/start/resampling/#data" rel="nofollow
我注意到当使用某些引擎（例如keras和xgboost）进行训练时，配方返回的ys比Xs多。
在这里，您会找
我正在尝试学习 R 的建模框架 tidymodels。创建模型并指定要用于模型的包（引擎）后，我现在尝试使用我
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
我创建了以下逻辑回归工作流程：
<pre><code># Set up the recipe
lr_mod <- logistic_reg() %>%
set_engine("glm
尝试使用一个非常简单的 glmnet 分类任务来检查模型。
从这里获取一些代码：
<a href="https://stackoverf
我正在使用 glmnet 引擎在 tidymodels 中执行弹性网络线性回归。
如果我直接在 glmnet 中运行它，我可
所以我一直在尝试将 <code>predict()</code> 与各种形式的数据帧格式一起使用，但它们似乎不起作用。我已
我正在尝试从现有建模函数 <code>parsnip</code> 为 <code>foo</code> 包创建新模型。
我已经遵循 <a href="http
