R手册(Model Tools)--broom and modelr

R手册(Model Tools)–broom and modelr

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broom：Convert statistical analysis objects into tidy format

tidy: 构建一个总结模型或检验整洁的统计信息data.frame。这包括回归中coefficients and p-values，聚类中的每个集群信息per-cluster或功能的每个测试信息per-test等
augment: 为已建模的原始数据添加列。这包括预测，残差和集群分配等(predictions, residuals, and cluster assignments)
glance: 构建模型的简洁一行摘要。这通常包含构建整个模型的计算值such as R^2, adjusted R^2, and residual standard error

modelr ：辅助管道建模

分区和抽样

resample(data, idx) 抽取idx向量指定的观测值
resample_partition(data, p) 按p向量给定的值分区
bootstrap(data, n) 生成n个bootstrap副本

bootstrap(mtcars, 100)%>%
 map( ~ lm(mpg ~ wt, data = .))%>%
 map_df( broom::tidy)

交叉验证

crossv_mc(data, n, test = 0.2)生成n组数据，交叉验证模型，test为测试集和训练集的比值

crossv_mc(mtcars, 100)%>%
map(cv2$train, ~ lm(mpg ~ wt, data = .))%>%   #模型
map2_dbl(cv2$test, rmse)%>%
hist()

模型质量指标

rmse(model, data) 均方根误差
mae(model, data) 平均绝对误差
rsquare(model, data) R^2预测的方差除以响应的方差
qae(model, data, probs)误差的分位数

添加预测和残差

add_predictions(data, model)向数据框添加预测
add_residuals(data, model)向数据框添加残差
data_grid(data)展开数据框，包含所有值的组合，对可视化模型有用