broom 项目使用教程

broom 项目使用教程

broom 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bro/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

首先，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")

如果需要获取开发版本，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

假设你正在分析一个树木数据集，并希望了解树木的体积（Volume）与树干周长（Girth）和高度（Height）之间的关系。使用 broom 可以轻松地整理和可视化这些关系。

library(ggplot2)

# 整理模型系数
coefs <- tidy(fit)

# 可视化系数
ggplot(coefs, 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，帮助选择最佳模型。
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。

4. 典型生态项目

broom 是 tidymodels 生态系统的一部分，tidymodels 是一个用于统计建模和机器学习的 R 包集合。以下是一些与 broom 相关的典型生态项目：

• dplyr：用于数据操作和整理的 R 包，与 broom 结合使用可以更方便地处理模型结果。
• ggplot2：用于数据可视化的 R 包，可以与 broom 结合创建高质量的模型结果可视化。
• tidyr：用于数据整理的 R 包，与 broom 结合可以更方便地处理和整理模型输出。

通过这些生态项目的结合使用，可以更高效地进行数据分析和建模工作。

broom 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bro/broom