broom 项目教程

broom 项目教程

broom Convert statistical analysis objects from R into tidy format 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/br/broom

1. 项目介绍

broom 是一个用于将统计分析对象从 R 转换为整洁（tidy）格式的 R 包。它提供了三个主要函数：tidy()、glance() 和 augment()，使得与模型对象的交互更加方便。broom 能够整理来自 100 多个流行建模包的模型对象，并且几乎涵盖了 R 基础包 stats 中的所有模型对象。

2. 项目快速启动

安装

推荐安装整个 tidyverse 建模集，其中包括 broom：

install.packages("tidymodels")

或者，仅安装 broom：

install.packages("broom")

要获取开发版本，可以使用以下命令：

install.packages("pak")
pak::pak("tidymodels/broom")

使用示例

以下是一个简单的使用示例，展示了如何使用 broom 整理线性回归模型的结果：

library(broom)

# 创建一个线性回归模型
fit <- lm(Volume ~ Girth + Height, data = trees)

# 整理模型系数
tidy(fit)

# 查看模型整体信息
glance(fit)

# 将模型结果添加到原始数据集中
augment(fit, data = trees)

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

假设你有一个包含树木测量数据的数据集 trees，你想要分析树木的体积（Volume）与树干周长（Girth）和高度（Height）之间的关系。使用 broom 可以轻松整理和可视化模型的结果。

library(ggplot2)

# 创建线性回归模型
fit <- lm(Volume ~ Girth + Height, data = trees)

# 整理模型系数
tidy_fit <- tidy(fit)
print(tidy_fit)

# 可视化模型系数
ggplot(tidy_fit, aes(x = term, y = estimate)) +
  geom_point() +
  geom_errorbar(aes(ymin = estimate - std.error, ymax = estimate + std.error), width = 0.2) +
  theme_minimal()

最佳实践

1. 模型比较：使用 glance() 函数可以方便地比较多个模型的拟合优度指标。
2. 数据增强：使用 augment() 函数可以将模型的预测值和残差添加到原始数据集中，便于进一步分析和可视化。
3. 自动化报告：结合 tidyverse 的其他工具，如 dplyr 和 purrr，可以自动化生成模型结果的报告。

4. 典型生态项目

broom 是 tidyverse 生态系统的一部分，与其他 tidyverse 包（如 dplyr、ggplot2 和 tidyr）无缝集成。以下是一些典型的生态项目：

• dplyr：用于数据操作和转换。
• ggplot2：用于数据可视化。
• tidyr：用于数据整理和重塑。
• purrr：用于函数式编程，便于批量处理模型。

通过结合这些工具，broom 可以帮助用户更高效地进行数据分析和建模。

broom Convert statistical analysis objects from R into tidy format 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/br/broom