使用 tidymodels 的 GLM 系列

Question

我正在尝试将 tidymodels 包用于 GLM，并希望使用 Gamma 或 Poisson 分布。

使用glm 我会使用类似下面的东西

# using glm
mdl <- glm(data = data, y ~ x, family = Gamma(link = "inverse"))
mdl <- glm(data = data, y ~ x, family = poisson(link = "log"))

# using glmnet
library(glmnet)
mdl <- glmnet(data$x, data$y, family = Gamma(link = "inverse"))
mdl <- glmnet(data$x, data$y, family = poisson(link = "log"))

我怎样才能使用tidymodels 达到同样的效果？请注意，我正在尝试进行回归，而不是可以使用parsnip::logistic_reg() 的分类（逻辑回归）。

在tidymodels上找到Generalized Linear Models上的一篇文章，属于embed包，但没有说明如何指定family。

我希望有类似的东西（这不起作用，因为linear_reg 没有参数family 或link，set_engine 在线性回归模式下也不支持glm）

mdl <- linear_reg(mode = "regression", family = "gamma", link = "inverse") %>% set_engine("glm") # or glmnet

Answer 1

这比预期的要容易：

mdl <- linear_reg(mode = "regression") %>%
  set_engine("glmnet", family = "gamma")

# or 
mdl <- linear_reg(mode = "regression") %>%
  set_engine("glmnet", family = Gamma(link = "inverse"))