现在可以在tidymodel中调整分类模型阈值了吗？

在tidymodel中调整分类模型阈值是可行的。tidymodels是一个用于建模和机器学习的R语言包集合，它提供了一种统一的界面来处理数据预处理、建模和评估等任务。

要调整分类模型的阈值，可以使用tidymodels中的predict()函数来生成分类模型的预测结果。然后，可以使用threshold()函数来调整预测结果的阈值。

threshold()函数接受两个参数：预测结果和阈值。它将预测结果转换为二进制形式，其中大于等于阈值的观测值被标记为正类，小于阈值的观测值被标记为负类。

以下是一个示例代码，展示了如何在tidymodels中调整分类模型阈值：

library(tidymodels)

# 创建一个分类模型
model <- decision_tree() %>%
  set_engine("rpart") %>%
  set_mode("classification")

# 拟合模型
fit <- fit(model, formula, data = training_data)

# 生成预测结果
predictions <- predict(fit, new_data = testing_data)

# 调整阈值为0.7
threshold_predictions <- threshold(predictions, threshold = 0.7)

# 查看调整后的预测结果
threshold_predictions

在这个示例中，我们使用了决策树模型作为分类模型，并使用fit()函数拟合模型。然后，使用predict()函数生成预测结果。最后，使用threshold()函数将预测结果调整为二进制形式，阈值设置为0.7。

需要注意的是，具体的阈值选择应该根据具体问题和数据集进行调整，以达到最佳的分类效果。

关于tidymodels的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品介绍页面：tidymodels产品介绍。