@@ -75,7 +75,6 @@ First let’s load the library
75
75
``` r
76
76
library(tidyAML )
77
77
# > Loading required package: parsnip
78
- # > Warning: package 'parsnip' was built under R version 4.2.3
79
78
# >
80
79
# > == Welcome to tidyAML ===========================================================================
81
80
# > If you find this package useful, please leave a star:
@@ -273,16 +272,16 @@ frt_tbl$pred_wflw
273
272
# > # A tibble: 64 × 3
274
273
# > .data_category .data_type .value
275
274
# > <chr> <chr> <dbl>
276
- # > 1 actual actual 18.1
277
- # > 2 actual actual 21
278
- # > 3 actual actual 24.4
279
- # > 4 actual actual 21.4
280
- # > 5 actual actual 15.5
281
- # > 6 actual actual 13.3
282
- # > 7 actual actual 27.3
283
- # > 8 actual actual 14.7
284
- # > 9 actual actual 10 .4
285
- # > 10 actual actual 15.2
275
+ # > 1 actual actual 15.2
276
+ # > 2 actual actual 19.2
277
+ # > 3 actual actual 22.8
278
+ # > 4 actual actual 33.9
279
+ # > 5 actual actual 26
280
+ # > 6 actual actual 19.2
281
+ # > 7 actual actual 15
282
+ # > 8 actual actual 27.3
283
+ # > 9 actual actual 24 .4
284
+ # > 10 actual actual 17.3
286
285
# > # ℹ 54 more rows
287
286
# >
288
287
# > [[2]]
@@ -292,16 +291,16 @@ frt_tbl$pred_wflw
292
291
# > # A tibble: 64 × 3
293
292
# > .data_category .data_type .value
294
293
# > <chr> <chr> <dbl>
295
- # > 1 actual actual 18.1
296
- # > 2 actual actual 21
297
- # > 3 actual actual 24.4
298
- # > 4 actual actual 21.4
299
- # > 5 actual actual 15.5
300
- # > 6 actual actual 13.3
301
- # > 7 actual actual 27.3
302
- # > 8 actual actual 14.7
303
- # > 9 actual actual 10 .4
304
- # > 10 actual actual 15.2
294
+ # > 1 actual actual 15.2
295
+ # > 2 actual actual 19.2
296
+ # > 3 actual actual 22.8
297
+ # > 4 actual actual 33.9
298
+ # > 5 actual actual 26
299
+ # > 6 actual actual 19.2
300
+ # > 7 actual actual 15
301
+ # > 8 actual actual 27.3
302
+ # > 9 actual actual 24 .4
303
+ # > 10 actual actual 17.3
305
304
# > # ℹ 54 more rows
306
305
```
307
306
@@ -320,53 +319,20 @@ frt_tbl <- fast_regression(
320
319
)
321
320
322
321
extract_wflw_pred(frt_tbl , 1 : 3 )
323
- # > [[1]]
324
- # > # A tibble: 64 × 3
325
- # > .data_category .data_type .value
326
- # > <chr> <chr> <dbl>
327
- # > 1 actual actual 26
328
- # > 2 actual actual 10.4
329
- # > 3 actual actual 18.7
330
- # > 4 actual actual 14.7
331
- # > 5 actual actual 21.5
332
- # > 6 actual actual 15
333
- # > 7 actual actual 27.3
334
- # > 8 actual actual 16.4
335
- # > 9 actual actual 15.5
336
- # > 10 actual actual 17.3
337
- # > # ℹ 54 more rows
338
- # >
339
- # > [[2]]
340
- # > # A tibble: 64 × 3
341
- # > .data_category .data_type .value
342
- # > <chr> <chr> <dbl>
343
- # > 1 actual actual 26
344
- # > 2 actual actual 10.4
345
- # > 3 actual actual 18.7
346
- # > 4 actual actual 14.7
347
- # > 5 actual actual 21.5
348
- # > 6 actual actual 15
349
- # > 7 actual actual 27.3
350
- # > 8 actual actual 16.4
351
- # > 9 actual actual 15.5
352
- # > 10 actual actual 17.3
353
- # > # ℹ 54 more rows
354
- # >
355
- # > [[3]]
356
- # > # A tibble: 64 × 3
357
- # > .data_category .data_type .value
358
- # > <chr> <chr> <dbl>
359
- # > 1 actual actual 26
360
- # > 2 actual actual 10.4
361
- # > 3 actual actual 18.7
362
- # > 4 actual actual 14.7
363
- # > 5 actual actual 21.5
364
- # > 6 actual actual 15
365
- # > 7 actual actual 27.3
366
- # > 8 actual actual 16.4
367
- # > 9 actual actual 15.5
368
- # > 10 actual actual 17.3
369
- # > # ℹ 54 more rows
322
+ # > # A tibble: 192 × 4
323
+ # > .model_type .data_category .data_type .value
324
+ # > <chr> <chr> <chr> <dbl>
325
+ # > 1 lm - linear_reg actual actual 32.4
326
+ # > 2 lm - linear_reg actual actual 14.3
327
+ # > 3 lm - linear_reg actual actual 15.8
328
+ # > 4 lm - linear_reg actual actual 30.4
329
+ # > 5 lm - linear_reg actual actual 24.4
330
+ # > 6 lm - linear_reg actual actual 15
331
+ # > 7 lm - linear_reg actual actual 33.9
332
+ # > 8 lm - linear_reg actual actual 22.8
333
+ # > 9 lm - linear_reg actual actual 19.2
334
+ # > 10 lm - linear_reg actual actual 21.4
335
+ # > # ℹ 182 more rows
370
336
```
371
337
372
338
* Getting Regression Residuals*
@@ -379,48 +345,48 @@ extract_regression_residuals(frt_tbl)
379
345
# > # A tibble: 32 × 4
380
346
# > .model_type .actual .predicted .resid
381
347
# > <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
382
- # > 1 lm - linear_reg 26 25.8 0.167
383
- # > 2 lm - linear_reg 10.4 12.6 -2.20
384
- # > 3 lm - linear_reg 18.7 15.7 3.00
385
- # > 4 lm - linear_reg 14.7 12.9 1.84
386
- # > 5 lm - linear_reg 21.5 23.8 -2.32
387
- # > 6 lm - linear_reg 15 13.9 1.08
388
- # > 7 lm - linear_reg 27.3 28.8 -1.50
389
- # > 8 lm - linear_reg 16.4 15.6 0.789
390
- # > 9 lm - linear_reg 15.5 15.8 -0.255
391
- # > 10 lm - linear_reg 17.3 15.7 1.55
348
+ # > 1 lm - linear_reg 32.4 27.5 4.94
349
+ # > 2 lm - linear_reg 14.3 14.2 0.121
350
+ # > 3 lm - linear_reg 15.8 18.5 -2.71
351
+ # > 4 lm - linear_reg 30.4 30.6 -0.178
352
+ # > 5 lm - linear_reg 24.4 22.6 1.82
353
+ # > 6 lm - linear_reg 15 13.3 1.69
354
+ # > 7 lm - linear_reg 33.9 29.3 4.64
355
+ # > 8 lm - linear_reg 22.8 25.3 -2.53
356
+ # > 9 lm - linear_reg 19.2 17.6 1.62
357
+ # > 10 lm - linear_reg 21.4 21.2 0.162
392
358
# > # ℹ 22 more rows
393
359
# >
394
360
# > [[2]]
395
361
# > # A tibble: 32 × 4
396
- # > .model_type .actual .predicted .resid
397
- # > <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
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- # > 1 gee - linear_reg 26 25 .5 0.466
399
- # > 2 gee - linear_reg 10.4 12.4 -2.03
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- # > 3 gee - linear_reg 18.7 15.7 2.98
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- # > 4 gee - linear_reg 14.7 12.7 1.99
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- # > 5 gee - linear_reg 21.5 23.4 -1.94
403
- # > 6 gee - linear_reg 15 13.9 1.13
404
- # > 7 gee - linear_reg 27.3 28.8 -1.48
405
- # > 8 gee - linear_reg 16.4 15.8 0.599
406
- # > 9 gee - linear_reg 15.5 15.8 -0.295
407
- # > 10 gee - linear_reg 17.3 15.9 1.36
362
+ # > .model_type .actual .predicted .resid
363
+ # > <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
364
+ # > 1 gee - linear_reg 32.4 27 .5 4.95
365
+ # > 2 gee - linear_reg 14.3 14.2 0.0928
366
+ # > 3 gee - linear_reg 15.8 18.5 -2.67
367
+ # > 4 gee - linear_reg 30.4 30.5 -0.147
368
+ # > 5 gee - linear_reg 24.4 22.6 1.83
369
+ # > 6 gee - linear_reg 15 13.3 1.68
370
+ # > 7 gee - linear_reg 33.9 29.3 4.65
371
+ # > 8 gee - linear_reg 22.8 25.3 -2.53
372
+ # > 9 gee - linear_reg 19.2 17.6 1.60
373
+ # > 10 gee - linear_reg 21.4 21.2 0.165
408
374
# > # ℹ 22 more rows
409
375
# >
410
376
# > [[3]]
411
377
# > # A tibble: 32 × 4
412
378
# > .model_type .actual .predicted .resid
413
379
# > <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
414
- # > 1 glm - linear_reg 26 25.8 0.167
415
- # > 2 glm - linear_reg 10.4 12.6 -2.20
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- # > 3 glm - linear_reg 18.7 15.7 3.00
417
- # > 4 glm - linear_reg 14.7 12.9 1.84
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- # > 5 glm - linear_reg 21.5 23.8 -2.32
419
- # > 6 glm - linear_reg 15 13.9 1.08
420
- # > 7 glm - linear_reg 27.3 28.8 -1.50
421
- # > 8 glm - linear_reg 16.4 15.6 0.789
422
- # > 9 glm - linear_reg 15.5 15.8 -0.255
423
- # > 10 glm - linear_reg 17.3 15.7 1.55
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+ # > 1 glm - linear_reg 32.4 27.5 4.94
381
+ # > 2 glm - linear_reg 14.3 14.2 0.121
382
+ # > 3 glm - linear_reg 15.8 18.5 -2.71
383
+ # > 4 glm - linear_reg 30.4 30.6 -0.178
384
+ # > 5 glm - linear_reg 24.4 22.6 1.82
385
+ # > 6 glm - linear_reg 15 13.3 1.69
386
+ # > 7 glm - linear_reg 33.9 29.3 4.64
387
+ # > 8 glm - linear_reg 22.8 25.3 -2.53
388
+ # > 9 glm - linear_reg 19.2 17.6 1.62
389
+ # > 10 glm - linear_reg 21.4 21.2 0.162
424
390
# > # ℹ 22 more rows
425
391
```
426
392
@@ -433,47 +399,47 @@ extract_regression_residuals(frt_tbl, .pivot_long = TRUE)
433
399
# > # A tibble: 96 × 3
434
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# > .model_type name value
435
401
# > <chr> <chr> <dbl>
436
- # > 1 lm - linear_reg .actual 26
437
- # > 2 lm - linear_reg .predicted 25.8
438
- # > 3 lm - linear_reg .resid 0.167
439
- # > 4 lm - linear_reg .actual 10.4
440
- # > 5 lm - linear_reg .predicted 12.6
441
- # > 6 lm - linear_reg .resid -2.20
442
- # > 7 lm - linear_reg .actual 18.7
443
- # > 8 lm - linear_reg .predicted 15.7
444
- # > 9 lm - linear_reg .resid 3.00
445
- # > 10 lm - linear_reg .actual 14.7
402
+ # > 1 lm - linear_reg .actual 32.4
403
+ # > 2 lm - linear_reg .predicted 27.5
404
+ # > 3 lm - linear_reg .resid 4.94
405
+ # > 4 lm - linear_reg .actual 14.3
406
+ # > 5 lm - linear_reg .predicted 14.2
407
+ # > 6 lm - linear_reg .resid 0.121
408
+ # > 7 lm - linear_reg .actual 15.8
409
+ # > 8 lm - linear_reg .predicted 18.5
410
+ # > 9 lm - linear_reg .resid -2.71
411
+ # > 10 lm - linear_reg .actual 30.4
446
412
# > # ℹ 86 more rows
447
413
# >
448
414
# > [[2]]
449
415
# > # A tibble: 96 × 3
450
- # > .model_type name value
451
- # > <chr> <chr> <dbl>
452
- # > 1 gee - linear_reg .actual 26
453
- # > 2 gee - linear_reg .predicted 25.5
454
- # > 3 gee - linear_reg .resid 0.466
455
- # > 4 gee - linear_reg .actual 10.4
456
- # > 5 gee - linear_reg .predicted 12.4
457
- # > 6 gee - linear_reg .resid -2.03
458
- # > 7 gee - linear_reg .actual 18.7
459
- # > 8 gee - linear_reg .predicted 15.7
460
- # > 9 gee - linear_reg .resid 2.98
461
- # > 10 gee - linear_reg .actual 14.7
416
+ # > .model_type name value
417
+ # > <chr> <chr> <dbl>
418
+ # > 1 gee - linear_reg .actual 32.4
419
+ # > 2 gee - linear_reg .predicted 27.5
420
+ # > 3 gee - linear_reg .resid 4.95
421
+ # > 4 gee - linear_reg .actual 14.3
422
+ # > 5 gee - linear_reg .predicted 14.2
423
+ # > 6 gee - linear_reg .resid 0.0928
424
+ # > 7 gee - linear_reg .actual 15.8
425
+ # > 8 gee - linear_reg .predicted 18.5
426
+ # > 9 gee - linear_reg .resid -2.67
427
+ # > 10 gee - linear_reg .actual 30.4
462
428
# > # ℹ 86 more rows
463
429
# >
464
430
# > [[3]]
465
431
# > # A tibble: 96 × 3
466
432
# > .model_type name value
467
433
# > <chr> <chr> <dbl>
468
- # > 1 glm - linear_reg .actual 26
469
- # > 2 glm - linear_reg .predicted 25.8
470
- # > 3 glm - linear_reg .resid 0.167
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- # > 4 glm - linear_reg .actual 10.4
472
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473
- # > 6 glm - linear_reg .resid -2.20
474
- # > 7 glm - linear_reg .actual 18.7
475
- # > 8 glm - linear_reg .predicted 15.7
476
- # > 9 glm - linear_reg .resid 3.00
477
- # > 10 glm - linear_reg .actual 14.7
434
+ # > 1 glm - linear_reg .actual 32.4
435
+ # > 2 glm - linear_reg .predicted 27.5
436
+ # > 3 glm - linear_reg .resid 4.94
437
+ # > 4 glm - linear_reg .actual 14.3
438
+ # > 5 glm - linear_reg .predicted 14.2
439
+ # > 6 glm - linear_reg .resid 0.121
440
+ # > 7 glm - linear_reg .actual 15.8
441
+ # > 8 glm - linear_reg .predicted 18.5
442
+ # > 9 glm - linear_reg .resid -2.71
443
+ # > 10 glm - linear_reg .actual 30.4
478
444
# > # ℹ 86 more rows
479
445
```
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