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如何在插入符号train（）中仅对某些变量应用预处理？

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我想在列车功能中使用插入符号的超级方便的预处理方式，以便为后面的预测提供相同的操作 . 但是，我想将预处理仅应用于数字列的 some . 我怎么指定这个？我可以以某种方式使用trainControl中的preProcOptions参数吗？

如果我使用普通的preProcess对象，我可以这样做：

preObj <- preProcess(training[,"SomeCol"], method=c("scale"))
preData <- predict(preObj, training[,"SomeCol"])

但我不知道如何用train（）和trainControl（）实现相同的目标：

ctrl <- trainControl(method="repeatedcv",repeats = 1, preProcOptions = list(x=x[,"SomeCol"]))
fit <- train(y ~ ., data = training, method = "rf", trControl = ctrl, preProcess=c("scale"))
r r-caret

1 回答

  • 2

    我不愿意提到这一点，但是你可以做到这一点，并且有一种无证的方式 . [2879371_

    > pp <- preProcess(iris, method = list(center = "Petal.Width", scale = names(iris)[1:2]))
> pp
Created from 150 samples and 4 variables

Pre-processing:
  - centered (1)
  - ignored (1)
  - scaled (2)

> predict(pp, head(iris))
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1     6.158928    8.029986          1.4  -0.9993333  setosa
2     5.917402    6.882845          1.4  -0.9993333  setosa
3     5.675875    7.341701          1.3  -0.9993333  setosa
4     5.555112    7.112273          1.5  -0.9993333  setosa
5     6.038165    8.259414          1.4  -0.9993333  setosa
6     6.521218    8.947698          1.7  -0.7993333  setosa
> head(iris)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

    我还没有测试所有方法组合的边缘情况，所以如果你选择使用它，请做一些测试 .

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