用caret建立的模型fit可以用fit【【finalmodel】】提取，那么用tidymodel建立的模型用什么提取呢？

Question

用caret建立的模型fit可以用fit【【finalmodel】】提取，那么用tidymodel建立的模型用什么提取呢？

Answer 1

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用tidymodel建立的模型可以用`final_fit`函数来提取。 例如，我们可以使用`glmnet`和`tidymodels`包来建立一个具有交叉验证的岭回归模型，然后使用`final_fit`函数提取我们的最终模型：

library(tidymodels)
library(glmnet)
# Load data
data(mtcars)
# Split data into training and testing
set.seed(123)
split <- initial_split(mtcars, prop = 0.75)
train_data <- training(split)
test_data <- testing(split)
# Create recipe for preprocessing
rec <- recipe(mpg ~ ., data = train_data) %>%
  step_scale(all_predictors()) %>%
  step_center(all_predictors())
# Create model specification
mod_spec <- linear_reg(mode = "regression", penalty = tune()) %>%
  set_engine("glmnet")
# Create tuning grid
grid <- expand.grid(penalty = c(0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1))
# Cross-validated workflow
cv_workflow <- workflow() %>%
  add_recipe(rec) %>%
  add_model(mod_spec) %>%
  tune_grid(resamples = cv(5), grid = grid)
# Fit final model
final_workflow <- cv_workflow %>%
  finalize_workflow(best_pen = 0.05) %>%
  fit(data = train_data)
  
# Extract final model
final_model <- final_fit(final_workflow)

在上面的代码中，我们使用了finalize_workflow函数来指定我们的最佳惩罚参数，并使用fit函数来训练最终的工作流程。然后，我们可以使用final_fit函数来提取我们的最终模型。