Предикат.трейн против предсказать, используя объекты рецепта

Question

После указания рецепта для использования в caret::train я пытаюсь предсказать новые образцы. У меня есть пара вопросов по этому поводу, которые я не могу найти в документации по рецептам.

1. Должен ли я использовать предикат () или предикат.train()? Какая разница?
2. Должен ли я запекать тестовые данные с подготовленным рецептом, прежде чем использовать прогноз? При использовании предварительной обработки непосредственно в train () вам не рекомендуется предварительно обрабатывать новые данные, так как объект train сделает это автоматически. Это то же самое при использовании рецептов?

Ниже приведен воспроизводимый пример, иллюстрирующий мой процесс и разницу в прогнозах при использовании предиката против предиката.

library(recipes)
library(caret)
# Data ----
data("credit_data")

credit_train <- credit_data[1:3500,]
credit_test <- credit_data[-(1:3500),]

# Set up recipe ----

set.seed(0)
Rec.Obj = recipe(Status ~ ., data = credit_train) %>%
    step_knnimpute(all_predictors()) %>% 
    step_center(all_numeric())%>%
    step_scale(all_numeric())

# Control parameters ----
set.seed(0)
TC = trainControl("cv",number = 10, savePredictions = "final", classProbs = TRUE, returnResamp = "final")


set.seed(0)
Model.Output = train(Rec.Obj,
                     credit_train,
                     trControl = TC,
                     tuneLength = 1,
                     metric = "Accuracy",
                     method = "glm")

# Preped recipe ----
set.seed(0)
prep.rec <- 
    prep(Rec.Obj, newdata = credit_train)

# Baked data for observation ----
set.seed(0)
bake.train <- bake(prep.rec, new_data = credit_train)
bake.test <- bake(prep.rec, new_data = credit_test)

# investigation of prediction methods ----

# no application of recipe to newdata
set.seed(0)
predict.norm = predict(Model.Output, credit_test, type = "raw")
predict.train = predict.train(Model.Output, credit_test,  type = "raw")

identical(predict.norm,predict.train)
# evaluates to FALSE

# Apply recipe to new data (bake.test)
predict.norm.baked = predict(Model.Output, bake.test, type = "raw")
predict.train.baked = predict.train(Model.Output, bake.test, type = "raw")

identical(predict.norm.baked, predict.train.baked)
# evaluates to FALSE

# Comparison of both predict() funcs
identical(predict.norm, predict.norm.baked)
# evaluates to FALSE

Answer 1

Рецепт встроен в train объект. Ответы разные по двум причинам:

1. Так как вы даете рецепт (внутри Model.Output) обработанные данные подлежат повторной обработке. Вы не должны давать predict() запеченные данные; просто используйте predict() и дать ему оригинальный набор тестов..

2. Пусть S3 сделает свое дело: predict.train для интерфейса х / у и predict.train.recipe для интерфейса рецепта. Просто используя predict() сделаю соответствующую вещь.