拟合tidymodels工作流时，如何传递retain参数？

要解决这个报错，你可以通过两种方式在工作流中给prep()传递retain=TRUE参数：

• 提前预处理recipe：在定义recipe时直接调用prep()并指定参数，再将处理好的recipe加入工作流

library(tidymodels)
mod <- linear_reg()
rec <- recipe(displ ~ cyl + drv, data=mpg)  %>%
  step_filter(drv != "r") %>%
  prep(retain = TRUE)
wf <- workflow() %>% add_model(mod) %>% add_recipe(rec)
fitted <- wf %>% fit(data=mpg)
# 提取预处理后的训练数据
fitted %>% extract_recipe() %>% bake(new_data = NULL)

• 通过workflow的options传递：在add_recipe()时使用options参数，把参数传递给工作流内部调用的prep()，这种方式更贴合workflow的推荐用法

library(tidymodels)
mod <- linear_reg()
rec <- recipe(displ ~ cyl + drv, data=mpg)  %>%
  step_filter(drv != "r")
wf <- workflow() %>% 
  add_model(mod) %>% 
  add_recipe(rec, options = list(retain = TRUE))
fitted <- wf %>% fit(data=mpg)
# 提取预处理后的训练数据
fitted %>% extract_recipe() %>% bake(new_data = NULL)

报错的核心原因是：工作流默认调用prep()时未设置retain=TRUE，导致预处理后的训练数据没有被存储，无法通过bake(new_data = NULL)提取。上述两种方法都能让prep()存储训练数据，从而解决报错问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jarkko Toivonen