Začněte nyníZačněte zdarma

Imputace chybějících hodnot a vytvoření dummy proměnných

Po odhalení chybějících hodnot v datasetu attrition a zjištění, že chybí zcela náhodně (MCAR), se rozhodneš použít imputaci pomocí K nejbližších sousedů (KNN). Při konfiguraci svého recipe pro feature engineering se rozhodneš vytvořit dummy proměnné pro všechny nominální proměnné a aktualizovat roli proměnné ...1 na "ID", aby ses na ni mohl/a odkazovat v datasetu, aniž by ovlivňovala model.

Toto cvičení je součástí kurzu

Feature Engineering v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Aktualizuj roli proměnné ...1 na "ID".
  • Imputuj chybějící hodnoty u všech prediktorů.
  • Vytvoř dummy proměnné pro všechny nominální prediktory.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

lr_model <- logistic_reg()

lr_recipe <- 
  recipe(Attrition ~., data = train) %>%

# Update the role of "...1" to "ID"
  ___(...1, new_role = "ID" ) %>%

# Impute values to all predictors where data are missing
  step_impute_knn(___) %>%

# Create dummy variables for all nominal predictors
  ___(all_nominal_predictors())

lr_recipe
Upravit a spustit kód