<pre><code># Packages
library(dplyr)
library(recipes)
# toy dataset, with A being multicolored
df <- tibble(name = c("A", "A
这是我的玩具数据和代码。如何在不丢失原始变量的情况下离散化数字变量？
<pre><code>library(gapminder);
在过去的几个小时里，我一直在尝试训练一个插入符号glmnet模型，但它总是使我出错，我的数据集有15个
我使用tidymodels对模型进行逻辑回归拟合。函数tidypredict_fit提取公式，但是我注意到它没有在配方中包含
我已经使用<code>setFn(() => fnToPutInState);
</code>软件包中的<code>recipe()</code>函数来插补缺失值并修复不平
转换回由配方转换的 <code>outcome</code>（在本例中为 <code>mpg</code>）列的最优雅方法是什么？
解决方案可
我使用自然样条曲线拟合模型，但不确定使用BoxCox并居中并缩放预测变量是否有优势。阶梯自然样条线
我正在尝试将用户输入解析为函数调用的参数（在表达式内）。看来我接近了，但是！！！用括号括住
我在<code>recipe()</code>软件包中使用<code>tidymodels</code>函数来估算缺失值并修复不平衡数据。
这是我
我已经使用<code>recipe()</code>软件包中的<code>tidymodels</code>函数来插补缺失值并修复不平衡的数据。
我需要使用tidymodels的食谱包创建食谱。在其中一个步骤中，我需要将有序因子转换为它们的序数得分。
我总是在不使用<code>prep()</code>，<code>bake()</code>或<code>juice()</code>的情况下完成模型的拟合和预测：
<p
我正在浏览<a href="https://www.tidytextmining.com/topicmodeling.html" rel="nofollow noreferrer">Tidy Text Modeling book</a>的“主
我在 R tidymodels 配方中使用 step_nzv 来过滤掉具有小方差但连续值的数字属性时遇到了麻烦。在我看来，
我试图了解在训练具有交叉验证的模型时究竟应该在哪里发生 SMOTE-ing。我知道所有的预处理步骤都应该
我正在尝试使用 Tidymodels 预测 R 中的房地产价格。我正在关注<a href="https://www.tidymodels.org/start/recipes/#recip
在设计一个基于 <a href="https://www.tidymodels.org/" rel="nofollow noreferrer">Tidymodels</a> 的基于配方的工作流程之后
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
我在使用 naiveBayes 分类器从有效文本中区分垃圾邮件的方法和工作流程中遇到了一些奇怪的行为。我试
