tidyposterior 的安装和配置教程
2025-05-20 22:38:40作者:齐冠琰
1、项目的基础介绍和主要的编程语言
tidyposterior 是一个开源的 R 包,用于进行模型的后验分析。它允许用户对重采样结果进行事后分析,例如在使用 k 折交叉验证评估两个模型的均方根误差(RMSE)时,可以比较两个模型的性能而不涉及测试集。
该项目的主要编程语言是 R。
2、项目使用的关键技术和框架
tidyposterior 主要使用以下关键技术和框架:
- R 语言:tidyposterior 是用 R 语言编写的,因此用户需要熟悉 R 语言的语法和编程环境。
- Tidyverse:tidyposterior 是基于 Tidyverse 生态系统构建的,这意味着它与其他 Tidyverse 包(如 dplyr、ggplot2 等)兼容。
- Bayesian 方法:tidyposterior 使用贝叶斯广义线性模型来进行模型比较。
3、项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
- 确保您的计算机上已安装 R 和 RStudio。
- 如果您打算安装 tidyposterior 的开发版本,您还需要安装
devtools
包。
安装步骤
安装最新版本的 tidyposterior:
install.packages("tidyposterior")
安装 tidyposterior 的开发版本:
# 安装 devtools 包
install.packages("devtools")
# 从 GitHub 安装 tidyposterior 的开发版本
devtools::install_github("tidymodels/tidyposterior")
配置步骤
- 打开 RStudio 或其他 R 编程环境。
- 载入 tidyposterior 包:
library(tidyposterior)
- 如果您使用的是开发版本,确保每次更新后重新安装:
devtools::update_packages("tidyposterior")
使用示例
以下是一个简单的示例,展示了如何使用 tidyposterior 进行模型比较:
# 载入所需的包
library(tidymodels)
library(tidyposterior)
# 加载数据集
data(two_class_dat, package = "modeldata")
# 定义模型
logistic_reg_spec <- logistic_reg() %>%
set_engine("glm")
mars_earth_spec <- mars(prod_degree = 1) %>%
set_engine("earth") %>%
set_mode("classification")
# 生成 k 折交叉验证的折叠
folds <- vfold_cv(two_class_dat, k = 10)
# 配置重采样控制
rs_ctrl <- control_resamples(save_workflow = TRUE)
# 评估模型性能
logistic_reg_res <- logistic_reg_spec %>%
fit_resamples(Class ~ ., resamples = folds, control = rs_ctrl)
mars_earth_res <- mars_earth_spec %>%
fit_resamples(Class ~ ., resamples = folds, control = rs_ctrl)
# 收集指标
logistic_roc <- collect_metrics(logistic_reg_res, summarize = FALSE) %>%
filter(.metric == "roc_auc") %>%
select(id, logistic = .estimate)
mars_roc <- collect_metrics(mars_earth_res, summarize = FALSE) %>%
filter(.metric == "roc_auc") %>%
select(id, mars = .estimate)
# 合并结果
resamples_df <- full_join(logistic_roc, mars_roc, by = "id")
# 使用 perf_mod 进行模型比较
set.seed(101)
roc_model <- perf_mod(resamples_df, iter = 2000)
完成以上步骤后,您就可以开始使用 tidyposterior 进行模型的后验分析了。
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