Skip to contents

Extract A Model Workflow Predictions

Source: R/extract-wflw-pred.R
extract_wflw_pred.Rd

Extract a model workflow predictions from a tidyAML model tibble.

Usage

extract_wflw_pred(.data, .model_id = NULL)

Arguments

.data

The model table that must have the class tidyaml_mod_spec_tbl.

.model_id

The model number that you want to select, Must be an integer or sequence of integers, ie. 1 or c(1,3,5) or 1:2

Value

A tibble with the chosen model workflow(s).

Details

This function allows you to get a model workflow predictions or more from a tibble with a class of "tidyaml_mod_spec_tbl". It allows you to select the model by the .model_id column. You can call the model id's by an integer or a sequence of integers.

See also

Other Extractor: extract_model_spec(), extract_regression_residuals(), extract_wflw(), extract_wflw_fit(), get_model()

Author

Steven P. Sanderson II, MPH

Examples

library(recipes)

rec_obj <- recipe(mpg ~ ., data = mtcars)
frt_tbl <- fast_regression(mtcars, rec_obj, .parsnip_eng = c("lm","glm"),
                                           .parsnip_fns = "linear_reg")

extract_wflw_pred(frt_tbl, 1)
#> # A tibble: 64 × 4
#>    .model_type     .data_category .data_type .value
#>    <chr>           <chr>          <chr>       <dbl>
#>  1 lm - linear_reg actual         actual       15.2
#>  2 lm - linear_reg actual         actual       13.3
#>  3 lm - linear_reg actual         actual       21  
#>  4 lm - linear_reg actual         actual       24.4
#>  5 lm - linear_reg actual         actual       22.8
#>  6 lm - linear_reg actual         actual       30.4
#>  7 lm - linear_reg actual         actual       30.4
#>  8 lm - linear_reg actual         actual       18.1
#>  9 lm - linear_reg actual         actual       17.3
#> 10 lm - linear_reg actual         actual       15  
#> # ℹ 54 more rows
extract_wflw_pred(frt_tbl, 1:2)
#> # A tibble: 128 × 4
#>    .model_type     .data_category .data_type .value
#>    <chr>           <chr>          <chr>       <dbl>
#>  1 lm - linear_reg actual         actual       15.2
#>  2 lm - linear_reg actual         actual       13.3
#>  3 lm - linear_reg actual         actual       21  
#>  4 lm - linear_reg actual         actual       24.4
#>  5 lm - linear_reg actual         actual       22.8
#>  6 lm - linear_reg actual         actual       30.4
#>  7 lm - linear_reg actual         actual       30.4
#>  8 lm - linear_reg actual         actual       18.1
#>  9 lm - linear_reg actual         actual       17.3
#> 10 lm - linear_reg actual         actual       15  
#> # ℹ 118 more rows