問題タブ [tidymodels]

parsnipログオフセットを使用して xgboost ポアソン回帰モデルに適合するレシピを指定するために使用しようとしています。ポアソン回帰を設定するには、 でオプションを指定できますset_engine。これはうまく機能します。

xgboost のドキュメントとこの例を見ると、オフセットを指定するには次のアプローチが推奨されるようです。

set_engineこれを上記に含める方法がわかりません。具体的にはxgtrain、 dataframeに関連付ける方法がわかりませんtraining_df。

tidymodels でドレイクを使用する方法を学習します。

make(plan) を実行すると、単に initial_split() ではなく、rsample の initial_time_split() を使用するとエラーが発生します。私は以下を取得します：

これについて本当に頭を悩ませてきました。関数は独立して正常に動作します (つまり、次のように動作します)。

かなり基本的なものが欠けているように感じます。

以下は、完全なドレイク プロセスを 1 つのファイルにまとめたものです (スタック オーバーフローを簡単に投稿できるようにするため)。

私が間違っていることについて、ヒントを事前にありがとう。

tidymodelsを使用してglmnetロジスティック回帰を推定しました。しかし、 tidymodelsで密接に関連している 2 つのことを理解できませんでした。

• a) 推定係数の抽出方法
• b) 将来の本番使用のために推定モデルを保存します。

以下は疑似モデルのコードです。tidy()、coef()、およびを試しpredict()ましたが、すべて失敗しました。どんな助けでも大歓迎です。ありがとう。

^{2020-07-25 作成者reprex パッケージ(v0.3.0)}