step_ns()：`step_ns()`中的错误：由`qr.default()`中的错误引起：！外部函数调用中的 NA/NaN/Inf (arg 1)

Question

我想拟合一个线性模型，并且想使用 tidyverse 添加所有数值变量的样条线进行评估，最好是进行惩罚。

虽然这听起来很聪明，但我不知道如何让它工作，因为无论我尝试什么，它都会产生无意义的错误消息。我能找到的任何地方都没有给出正确的示例，GPT4o 也不知道。

此示例有效，但如果尝试将

step_ns(all_predictors(), deg_free = 3)

添加到配方中，如文档和示例所示，则会失败：

library(tidyverse)
library(tidymodels)

#choose a suitable build in dataset with numerical variables
bfi = psych::bfi %>% na.omit()
bfi %>% nrow()
#> [1] 2236

#minimal subset
bfi = bfi %>% select(A1:O5, age)

#with roles
bfi_rec = recipe(
  bfi,
  vars = bfi %>% select(age, A1:O5) %>% names(),
  roles = c("outcome", rep("predictor", 25)),
)

#with formula
# bfi_rec = recipe(
#   age ~ .,
#   data = bfi,
# ) 

#model
bfi_model = linear_reg() %>%
  set_engine("lm") %>%
  set_mode("regression")

#workflow
bfi_wf = workflow() %>%
  add_recipe(bfi_rec) %>%
  add_model(bfi_model)

#cross validation
set.seed(1)
bfi_folds = vfold_cv(bfi, v = 5)

#resampling
bfi_res = fit_resamples(
  bfi_wf,
  bfi_folds,
  control = control_resamples(save_pred = TRUE)
)

#results
bfi_res %>%
  collect_metrics() %>%
  filter(.metric == "rsq")
#> # A tibble: 1 × 6
#>   .metric .estimator   mean     n std_err .config             
#>   <chr>   <chr>       <dbl> <int>   <dbl> <chr>               
#> 1 rsq     standard   0.0730     5 0.00538 Preprocessor1_Model1

如果尝试使用

step_ns()

，则会在隐式调用

prep()

时导致错误：

#...

#with roles
bfi_rec = recipe(
  bfi,
  vars = bfi %>% select(age, A1:O5) %>% names(),
  roles = c("outcome", rep("predictor", 25)),
) %>% 
  step_ns(all_predictors(), deg_free = 3)

#...

#resampling
bfi_res = fit_resamples(
  bfi_wf,
  bfi_folds,
  control = control_resamples(save_pred = TRUE)
)
#> → A | error:   Error in `step_ns()`:
#>                Caused by error in `qr.default()`:
#>                ! NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)
#> There were issues with some computations   A: x1
#> There were issues with some computations   A: x5
#> 
#> Warning: All models failed. Run `show_notes(.Last.tune.result)` for more
#> information.

我也尝试过的事情：

• 使用公式

  age ~ .

  代替角色，但我更喜欢角色，因为我有很多变量。
• 其他数据集，上面是一个示例数据集，不是我使用的数据集。
• 其他引擎，glmnet。
• 这是我能找到的唯一相关问题，但这是一个不正确的例子。

Answer 1

原因是

step_ns()

的参数。 

deg_free = 3

 显然并不像文档中所说的那样，而是导致了误导性错误，听起来好像缺少数据（我们知道没有）。如果忽略它，代码就可以工作：

#results
bfi_res %>%
  collect_metrics() %>%
  filter(.metric == "rsq")
#> # A tibble: 1 × 6
#>   .metric .estimator   mean     n std_err .config             
#>   <chr>   <chr>       <dbl> <int>   <dbl> <chr>               
#> 1 rsq     standard   0.0879     5  0.0101 Preprocessor1_Model1