通过插入符号包装中的预处理功能完成的Yeo Johnson变量转换的逆操作,以获取原始目标值和预测值

我已经通过使用插入符号包中的预处理完成了Yeo Johnson转换。我已经使用线性回归预测了目标变量。现在,我想反转目标和预测值的转换。我知道这个问题之前已经回答过,但是我仍然无法解决我的问题。这个问题在这里被回答了:Revert transformation preprocess caret 和这里-: https://rdrr.io/github/jknowles/ModelEWS/src/R/exportPrep.R 对于Yeo Johnson,我无法对其进行修改。

链接到数据集-:https://drive.google.com/file/d/1MePcWhe9zghozgZ90flRMBBTH0wR-aJ0/view?usp=sharing

#Yeo Johnson transformation through preprocess in caret package

#calculating transforming parameters
normModel<-preProcess(dataset[,-c(4,39,40)],method="YeoJohnson") 
#Excluding categorical variables

#transform the dataset using the parameters
norm.dataset<-predict(normModel,dataset[,40)])
norm.dataset<-cbind(dataset[,c(4,norm.dataset)

#Paritioning the data into training and test dataset
set.seed(2000)
n=nrow(norm.dataset)
split= sample(c(TRUE,FALSE),n,replace=TRUE,prob=c(0.70,0.30))
ptrain = norm.dataset[split,]
ptest = norm.dataset[!split,]

#After treating outliers,imputing missing values and performing factor analysis,we perform regression

#Linear model for prediction
fmla <- as.formula(paste("Target.Variable ~ ",paste(colnames(ptrain[,-1]),collapse=" +")))
linearmod<-lm(formula = fmla,data = ptrain)
summary(linearmod)
ptest$lmPred <- predict(linearmod,ptest)
wcxoneper 回答:通过插入符号包装中的预处理功能完成的Yeo Johnson变量转换的逆操作,以获取原始目标值和预测值

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