R:Caret Package preProcess()

时间:2015-04-20 10:09:15

标签: r r-caret

我对数据建模和R相当陌生,我想知道是否有人可以给我一些建议。

我正在使用R复制我在SPSS建模器中构建的模型,然后尝试改进它。目前我正在使用插入符号包构建基本线性模型。

我使用了preProcess()来缩放和居中我的数字字段,包括模型预测的数字变量。

preProcValues <- preProcess(Data_Numeric, method = c("center", "scale"))
Data_PreProc <- predict(preProcValues, Data_Numeric)

当我制作模型时,我发现这种预处理会产生更准确的模型,但是,我不确定如何获取缩放和居中的结果并获得“结果”。该模型被用作定价工具,所以如果有意义的话,我需要对它进行缩放和中心化吗?

1 个答案:

答案 0 :(得分:4)

对于centering,减去样本平均值,而居中值除以scaling的标准偏差。

可以从以下关系中轻松恢复。

  • 数据
  • 居中=数据 - 平均值(数据)
  • scaled = centered / sd(data)