Question

我正在尝试使用 tidymodels 计算线性模型的变量重要性。据我所知，vip 包用于提取使用 tidymodels 时的重要性。例如，如果我想从随机森林 tidymodels 模型中提取重要性，我会执行以下操作：

library(tidymodels)

aq <- na.omit(airquality)

model_rf <-
  rand_forest(
    mode = "regression"
  ) %>%
  set_engine("ranger",
             importance = "permutation"
  ) %>%
  fit(Ozone ~ ., data = aq)

# variable importance
vip:::vi(model_rf)

这将返回重要性。但是，如果我使用线性模型尝试类似的操作，则会抛出错误。例如：

# create model fit
lm_aq_model <- linear_reg() %>%
  set_engine("lm")

lm_fit <- lm_aq_model %>%
  fit(Ozone ~ ., data = aq)


vip:::vi(lm_aq_model, method = "permute", target = "Ozone",
    metric = "rsquared",  pred_wrapper = predict)
> Error in match.call(f, call = mcall) : invalid 'call' argument

我在这里做错了什么？如果我尝试：

aqLM <- lm(Ozone~., data = aq)
vip::vi(aqLM, method = "permute", target = "Ozone",
    metric = "rsquared",  pred_wrapper = predict)

这有效...为什么我不能让它与 tidymodels 一起工作？

此外，这是在使用 tidymodels 时实际提取重要性的首选方法吗？是否有通用的 tidy 模型函数可以代替 vip::vi(model_fit) 使用？

谢谢

Answer 1

看起来你给它错误的东西，为什么不给它合适的？这就是 RF 示例所做的。

vip:::vi(lm_fit, method = "permute", target = "Ozone",
metric = "rsquared",  pred_wrapper = predict)

如何使用 R 中的 Tidymodels 计算 LM 的重要性？

1 个答案: