R tidymodels中workflow_set使用glm模型调用workflow_map报错

使用tidymodels包为数据集拟合多个glm模型筛选最优性能模型时，为测试多种预处理流程与模型规格的组合，通常采用workflow_set()批量生成工作流集合，再通过workflow_map()批量拟合并获取性能指标。
对工作流集合调用workflow_map()时会触发如下晦涩报错：

Error in if (rlang::call_name(x) == "tune") {: argument is of length zero

初步排查显示报错来自workflow_map()内部的check_fn()函数，但无法定位底层代码问题。测试发现：单独从工作流集合中提取单个工作流执行拟合、预测操作均可正常运行，仅直接调用workflow_map()时触发错误。

library(tidyverse)
library(tidymodels)

data("mtcars")

glm_recipe = recipe(hp ~ disp, data = mtcars)

glm_model = linear_reg() %>%
  set_engine("glm", family = stats::gaussian("log"))

glm_workflows = workflow_set(list(glm_recipe), list(glm_model))

# 单独提取工作流做拟合、预测可正常运行
glm_workflows %>% extract_workflow("recipe_linear_reg") %>% fit(mtcars) %>% predict(mtcars)
#> # A tibble: 32 x 1
#>    .pred
#>    <dbl>
#>  1  117.
#>  2  117.
#>  3  103.
#>  4  151.
#>  5  195.
#>  6  138.
#>  7  195.
#>  8  113.
#>  9  112.
#> 10  120.
#> # ... with 22 more rows

# 直接调用workflow_map会报错
workflow_map(glm_workflows)
#> Error in if (rlang::call_name(x) == "tune") {: argument is of length zero
#> Execution stopped; returning current results
#> # A workflow set/tibble: 1 x 4
#>   wflow_id          info             option    result    
#>   <chr>             <list>           <list>    <list>    
#> 1 recipe_linear_reg <tibble [1 x 4]> <opts[0]> <list [0]>

workflow_map()执行前会遍历所有模型引擎参数，检查是否存在tune()调优标记。当在set_engine()中直接传入带命名空间前缀的函数调用（即stats::gaussian("log")）时，检查逻辑用rlang::call_name()提取函数名会返回空值，触发判断条件长度为0的错误。
单个工作流拟合时不会走这套调优参数检查逻辑，所以可以正常运行。

任选以下一种修改方式即可：

• 去掉gaussian()前的stats::命名空间前缀，基础包函数默认在R搜索路径中，无需显式声明命名空间：

glm_model = linear_reg() %>%
  set_engine("glm", family = gaussian("log"))

• 如果需要显式指定命名空间，提前将family对象赋值给变量，再传入set_engine()，避免参数中直接出现带命名空间的函数调用：

log_gauss <- stats::gaussian("log")
glm_model = linear_reg() %>%
  set_engine("glm", family = log_gauss)

修改完成后重新生成工作流集合，再调用workflow_map()即可正常批量拟合。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ildifa