tidymodels/recipes
Pipeable steps for feature engineering and data preprocessing to prepare for modeling
해결하는 문제
기계 학습 모델을 위한 특성 엔지니어링 및 데이터 전처리를 수행하는 표준화되고 파이프 가능한 방법을 제공하여, 설계 행렬을 생성하기 위한 전통적인 R 공식 메서드의 한계를 극복합니다.
작동 방식
사용자는 일련의 단계(예: step_normalize)를 사용하여 "레시피"를 정의하여 예측 변수와 결과가 어떻게 변환되어야 하는지 지정합니다. 이러한 단계는 데이터에 적용되어 모델링 또는 시각화를 준비합니다.
대상 독자
기계 학습을 위한 데이터 준비에 구조화된 접근 방식이 필요한 R을 사용하는 데이터 과학자 및 분석가.
주요 특징
- 파이프 가능한 일련의 단계를 위해
dplyr와 유사한 구문을 사용합니다. - 설계 행렬을 생성하기 위한 전통적인 R 공식 및
model.matrix의 대안입니다. - 더 광범위한 tidymodels 생태계와 통합됩니다.
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