Začněte nyníZačněte zdarma

step_poly()

Teď, když máš základní linii, můžeš porovnat výkon modelu po přidání polynomiální transformace na všechny číselné hodnoty.

Data attrition_num, logistická regrese lr_model, uživatelsky definovaná funkce class-evaluate() a rozdělení train a test jsou už načtené.

Toto cvičení je součástí kurzu

Feature Engineering v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Přidej polynomiální transformaci na všechny číselné prediktory.
  • Natrénuj workflow na trénovacích datech.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

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

# Add a polynomial transformation to all numeric predictors
  ___

lr_workflow_poly <- workflow() %>%
  add_model(lr_model) %>%
  add_recipe(lr_recipe_poly)

# Fit workflow to the train data
lr_fit_poly <- ___ %>% fit(train)
lr_aug_poly <- lr_fit_poly %>% augment(test)
lr_aug_poly %>% class_evaluate(truth = Attrition, estimate = .pred_class,.pred_No)
Upravit a spustit kód