For user-defined lower_limit and/or upper_limit bound, ensure that the values in the
.pred column are coerced to these bounds.
Usage
bound_prediction(
x,
lower_limit = -Inf,
upper_limit = Inf,
call = rlang::current_env()
)Examples
data(solubility_test, package = "yardstick")
names(solubility_test) <- c("solubility", ".pred")
bound_prediction(solubility_test, lower_limit = -1)
#> solubility .pred
#> 1 0.93 0.36775219
#> 2 0.85 -0.15032196
#> 3 0.81 -0.50518438
#> 4 0.74 0.53981158
#> 5 0.61 -0.47927183
#> 6 0.58 0.73772216
#> 7 0.57 0.45857371
#> 8 0.56 0.58613930
#> 9 0.52 0.09587705
#> 10 0.45 -0.39248631
#> 11 0.40 -0.39248631
#> 12 0.36 -1.00000000
#> 13 0.22 -0.42208506
#> 14 0.08 -0.11257503
#> 15 0.07 -0.55242508
#> 16 0.02 -0.97431079
#> 17 0.00 -0.15320302
#> 18 -0.01 -0.37951441
#> 19 -0.07 0.88317691
#> 20 -0.12 -1.00000000
#> 21 -0.17 0.03893535
#> 22 -0.29 -0.02510738
#> 23 -0.38 -0.51435942
#> 24 -0.38 -0.69655564
#> 25 -0.39 -0.83937780
#> 26 -0.42 -0.62948972
#> 27 -0.44 -0.92769946
#> 28 -0.46 0.54452824
#> 29 -0.48 -1.00000000
#> 30 -0.60 -1.00000000
#> 31 -0.63 -1.00000000
#> 32 -0.66 -0.87822537
#> 33 -0.72 -0.45310275
#> 34 -0.72 -0.49465265
#> 35 -0.80 -0.56171857
#> 36 -0.80 -0.89522719
#> 37 -0.82 0.42570777
#> 38 -0.82 -0.87822537
#> 39 -0.84 0.05436526
#> 40 -0.85 -1.00000000
#> 41 -0.85 -0.61627916
#> 42 -0.87 -1.00000000
#> 43 -0.89 -1.00000000
#> 44 -0.90 0.36172934
#> 45 -0.96 -1.00000000
#> 46 -0.96 -0.69388075
#> 47 -0.99 -0.72904783
#> 48 -1.01 -0.87822537
#> 49 -1.09 -1.00000000
#> 50 -1.12 -1.00000000
#> 51 -1.14 -0.47101466
#> 52 -1.17 -1.00000000
#> 53 -1.19 -1.00000000
#> 54 -1.22 -1.00000000
#> 55 -1.27 -1.00000000
#> 56 -1.28 -1.00000000
#> 57 -1.32 -1.00000000
#> 58 -1.38 -1.00000000
#> 59 -1.39 -1.00000000
#> 60 -1.42 -1.00000000
#> 61 -1.47 -1.00000000
#> 62 -1.47 -1.00000000
#> 63 -1.50 -0.59558842
#> 64 -1.52 -0.85624767
#> 65 -1.54 -1.00000000
#> 66 -1.55 -1.00000000
#> 67 -1.56 -1.00000000
#> 68 -1.57 -1.00000000
#> 69 -1.60 -1.00000000
#> 70 -1.60 -1.00000000
#> 71 -1.62 -1.00000000
#> 72 -1.64 -1.00000000
#> 73 -1.67 -1.00000000
#> 74 -1.70 -1.00000000
#> 75 -1.70 -1.00000000
#> 76 -1.71 -1.00000000
#> 77 -1.71 -1.00000000
#> 78 -1.75 -1.00000000
#> 79 -1.78 -1.00000000
#> 80 -1.78 -1.00000000
#> 81 -1.82 -1.00000000
#> 82 -1.87 -1.00000000
#> 83 -1.89 -1.00000000
#> 84 -1.92 -1.00000000
#> 85 -1.92 -1.00000000
#> 86 -1.92 -1.00000000
#> 87 -1.94 -1.00000000
#> 88 -1.99 -1.00000000
#> 89 -2.00 -1.00000000
#> 90 -2.05 -1.00000000
#> 91 -2.06 -1.00000000
#> 92 -2.08 -1.00000000
#> 93 -2.10 -1.00000000
#> 94 -2.11 -0.94582854
#> 95 -2.12 -0.95282378
#> 96 -2.17 -1.00000000
#> 97 -2.21 -1.00000000
#> 98 -2.24 -1.00000000
#> 99 -2.24 -1.00000000
#> 100 -2.29 -1.00000000
#> 101 -2.31 -1.00000000
#> 102 -2.32 -1.00000000
#> 103 -2.35 -1.00000000
#> 104 -2.35 -1.00000000
#> 105 -2.36 -1.00000000
#> 106 -2.36 -1.00000000
#> 107 -2.38 -1.00000000
#> 108 -2.42 -1.00000000
#> 109 -2.43 -1.00000000
#> 110 -2.44 -1.00000000
#> 111 -2.52 -1.00000000
#> 112 -2.53 -1.00000000
#> 113 -2.57 -1.00000000
#> 114 -2.62 -1.00000000
#> 115 -2.62 -1.00000000
#> 116 -2.64 -1.00000000
#> 117 -2.64 -1.00000000
#> 118 -2.70 -1.00000000
#> 119 -2.82 -1.00000000
#> 120 -2.88 -1.00000000
#> 121 -2.89 -1.00000000
#> 122 -2.92 -1.00000000
#> 123 -2.93 -1.00000000
#> 124 -2.96 -1.00000000
#> 125 -2.98 -1.00000000
#> 126 -3.01 -1.00000000
#> 127 -3.01 -1.00000000
#> 128 -3.02 -1.00000000
#> 129 -3.07 -1.00000000
#> 130 -3.09 -1.00000000
#> 131 -3.11 -1.00000000
#> 132 -3.13 -1.00000000
#> 133 -3.14 -1.00000000
#> 134 -3.15 -1.00000000
#> 135 -3.22 -1.00000000
#> 136 -3.26 -1.00000000
#> 137 -3.27 -1.00000000
#> 138 -3.27 -1.00000000
#> 139 -3.30 -1.00000000
#> 140 -3.31 -1.00000000
#> 141 -3.33 -1.00000000
#> 142 -3.37 -1.00000000
#> 143 -3.43 -1.00000000
#> 144 -3.43 -1.00000000
#> 145 -3.48 -1.00000000
#> 146 -3.51 -1.00000000
#> 147 -3.59 -1.00000000
#> 148 -3.61 -1.00000000
#> 149 -3.63 -1.00000000
#> 150 -3.63 -1.00000000
#> 151 -3.68 -1.00000000
#> 152 -3.71 -1.00000000
#> 153 -3.74 -1.00000000
#> 154 -3.75 -1.00000000
#> 155 -3.75 -1.00000000
#> 156 -3.77 -1.00000000
#> 157 -3.77 -1.00000000
#> 158 -3.78 -1.00000000
#> 159 -3.81 -1.00000000
#> 160 -3.95 -1.00000000
#> 161 -3.96 -1.00000000
#> 162 -3.96 -1.00000000
#> 163 -4.00 -1.00000000
#> 164 -4.02 -1.00000000
#> 165 -4.04 -1.00000000
#> 166 -4.12 -1.00000000
#> 167 -4.15 -1.00000000
#> 168 -4.16 -1.00000000
#> 169 -4.17 -1.00000000
#> 170 -4.21 -1.00000000
#> 171 -4.23 -1.00000000
#> 172 -4.25 -1.00000000
#> 173 -4.30 -1.00000000
#> 174 -4.31 -1.00000000
#> 175 -4.35 -1.00000000
#> 176 -4.40 -1.00000000
#> 177 -4.40 -1.00000000
#> 178 -4.43 -1.00000000
#> 179 -4.46 -1.00000000
#> 180 -4.47 -1.00000000
#> 181 -4.51 -1.00000000
#> 182 -4.60 -1.00000000
#> 183 -4.64 -1.00000000
#> 184 -4.69 -1.00000000
#> 185 -4.71 -1.00000000
#> 186 -4.77 -1.00000000
#> 187 -4.95 -1.00000000
#> 188 -4.98 -1.00000000
#> 189 -5.21 -1.00000000
#> 190 -5.22 -1.00000000
#> 191 -5.28 -1.00000000
#> 192 -5.31 -1.00000000
#> 193 -5.35 -1.00000000
#> 194 -5.37 -1.00000000
#> 195 -5.40 -1.00000000
#> 196 -5.43 -1.00000000
#> 197 -5.65 -1.00000000
#> 198 -5.66 -1.00000000
#> 199 -6.70 -1.00000000
#> 200 -5.72 -1.00000000
#> 201 -6.00 -1.00000000
#> 202 -6.25 -1.00000000
#> 203 -6.26 -1.00000000
#> 204 -6.27 -1.00000000
#> 205 -6.35 -1.00000000
#> 206 -6.57 -1.00000000
#> 207 -6.62 -1.00000000
#> 208 -6.96 -1.00000000
#> 209 -7.02 -1.00000000
#> 210 -7.20 -1.00000000
#> 211 -7.28 -1.00000000
#> 212 -7.32 -1.00000000
#> 213 -7.39 -1.00000000
#> 214 -7.82 -1.00000000
#> 215 -8.23 -1.00000000
#> 216 -8.94 -1.00000000
#> 217 1.07 0.04202675
#> 218 0.43 -0.02565046
#> 219 0.32 0.25187579
#> 220 0.00 -0.38765781
#> 221 -0.40 -1.00000000
#> 222 -0.52 -0.48786224
#> 223 -0.55 -1.00000000
#> 224 -0.60 -0.83526706
#> 225 -0.62 -1.00000000
#> 226 -0.85 -1.00000000
#> 227 -0.89 -1.00000000
#> 228 -0.93 -1.00000000
#> 229 -0.96 -0.37328992
#> 230 -1.06 -1.00000000
#> 231 -1.10 -1.00000000
#> 232 -1.12 -0.56163091
#> 233 -1.15 -0.82058137
#> 234 -1.28 -0.22588800
#> 235 -1.30 -1.00000000
#> 236 -1.31 -1.00000000
#> 237 -1.35 -1.00000000
#> 238 -1.39 -1.00000000
#> 239 -1.41 -1.00000000
#> 240 -1.41 -1.00000000
#> 241 -1.42 -0.76974442
#> 242 -1.46 -1.00000000
#> 243 -1.50 -1.00000000
#> 244 -1.50 -1.00000000
#> 245 -1.52 -1.00000000
#> 246 -1.52 -1.00000000
#> 247 -1.59 -1.00000000
#> 248 -1.61 -1.00000000
#> 249 -1.63 -1.00000000
#> 250 -1.71 -1.00000000
#> 251 -1.83 -1.00000000
#> 252 -2.05 -1.00000000
#> 253 -2.06 -1.00000000
#> 254 -2.07 -1.00000000
#> 255 -2.15 -1.00000000
#> 256 -2.16 -1.00000000
#> 257 -1.99 0.13067110
#> 258 -2.36 -1.00000000
#> 259 -2.38 -1.00000000
#> 260 -2.39 -1.00000000
#> 261 -2.46 -1.00000000
#> 262 -2.49 -1.00000000
#> 263 -2.54 -1.00000000
#> 264 -2.55 -1.00000000
#> 265 -2.63 -1.00000000
#> 266 -2.64 -1.00000000
#> 267 -2.67 -1.00000000
#> 268 -2.68 -1.00000000
#> 269 -2.77 -1.00000000
#> 270 -2.78 -1.00000000
#> 271 -2.82 -1.00000000
#> 272 -2.92 -1.00000000
#> 273 -3.03 -1.00000000
#> 274 -3.12 -1.00000000
#> 275 -3.16 -1.00000000
#> 276 -3.19 -1.00000000
#> 277 -3.54 -1.00000000
#> 278 -3.54 -1.00000000
#> 279 -3.59 -1.00000000
#> 280 -3.66 -1.00000000
#> 281 -3.68 -1.00000000
#> 282 -3.75 -1.00000000
#> 283 -3.76 -1.00000000
#> 284 -3.78 -1.00000000
#> 285 -3.80 -1.00000000
#> 286 -3.80 -1.00000000
#> 287 -3.85 -1.00000000
#> 288 -3.89 -1.00000000
#> 289 -3.95 -1.00000000
#> 290 -4.29 -1.00000000
#> 291 -4.42 -1.00000000
#> 292 -4.48 -1.00000000
#> 293 -4.48 -1.00000000
#> 294 -4.53 -1.00000000
#> 295 -4.63 -1.00000000
#> 296 -4.73 -1.00000000
#> 297 -4.84 -1.00000000
#> 298 -4.89 -1.00000000
#> 299 -4.89 -1.00000000
#> 300 -5.26 -1.00000000
#> 301 -6.09 -1.00000000
#> 302 -6.29 -1.00000000
#> 303 -6.29 -1.00000000
#> 304 -6.89 -1.00000000
#> 305 -6.96 -1.00000000
#> 306 -7.00 -1.00000000
#> 307 -7.05 -1.00000000
#> 308 -8.30 -1.00000000
#> 309 -8.66 -1.00000000
#> 310 -9.03 -1.00000000
#> 311 -10.41 -1.00000000
#> 312 -7.89 -1.00000000
#> 313 -2.32 -1.00000000
#> 314 0.39 -1.00000000
#> 315 -2.90 -1.00000000
#> 316 -2.47 -1.00000000