请问已经用tidymodel建立好的模型怎么修改变量名呢？

Question

现在模型已经建好，想对模型中的变量名进行修改，以便做出模型解释图。请问已经用tidymodel建立的模型怎么修改模型中的变量名呢？建模代码：
#建立recipesmpe_rec<- recipe(MPE ~., data = mpe_train)#建立模型lgb_model <- boost_tree() %>% set_engine('lightgbm') %>% set_mode('classification')#建立工作流lgb_wflow <- workflow() %>% add_model(lgb_model) %>% add_recipe(mpe_rec)#模型拟合lgb_fit <- lgb_wflow %>% fit(data=mpe_train)。尝试了以下代码：lgb_fit[["feature_names"]] <-
c("A","B")，再运行解释代码：
ks <- kernelshap(lgb_fit,X=mpe_train[,-1],bg_X = mpe_train) ，提示错误： 不是所有的is.matrix(X) == is.matrix(bg_X)都是TRUE；或Error in eval(predvars, data, env) : 找不到对象'A'。请问怎么解决呢？

Answer 1

蘑菇仙人 上午好☀️☀️☀️️
本答案参考ChatGPT-3.5

要修改tidymodel建立的模型的变量名，你可以尝试以下几个步骤来解决问题：

1. 使用update_role()函数修改recipe对象的变量名。

mpe_rec <- update_role(mpe_rec, old_role = "A", new_role = "C")
mpe_rec <- update_role(mpe_rec, old_role = "B", new_role = "D")

请确保用新的变量名替换了旧的变量名。这样会更新recipe对象中的变量名。

1. 重新建立工作流，确保更新在模型拟合之前生效。

lgb_wflow <- workflow() %>%
  add_model(lgb_model) %>%
  add_recipe(mpe_rec)

重新建立lgb_wflow工作流，以确保更新的变量名在模型拟合过程中生效。

1. 运行模型拟合。

lgb_fit <- lgb_wflow %>% fit(data = mpe_train)

确保使用更新后的工作流对象来拟合数据。这样模型将使用新的变量名进行训练。

希望以上解决方案能帮助到你！