Začněte nyníZačněte zdarma

Kdo zůstává?

Je čas procvičit kombinování několika transformací na datech attrition_num. Nejprve normalizuj nebo přibližně normalizuj numerické proměnné pomocí Yeo-Johnsonovy transformace. Pak převeď numerické prediktory na percentily, vytvoř dummy proměnné a odstraň příznaky s téměř nulovou variancí.

Toto cvičení je součástí kurzu

Feature Engineering v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Aplikuj Yeo-Johnsonovu transformaci na všechny numerické proměnné.
  • Převeď všechny numerické prediktory na percentily.
  • Vytvoř dummy proměnné pro všechny nominální prediktory.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

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

# Apply a Yeo-Johnson transformation to all numeric variables
  ___ %>%

# Transform all numeric predictors into percentiles
 ___ %>%

# Create dummy variables for all nominal predictors
  ___

lr_workflow <- workflow() %>% add_model(lr_model) %>% add_recipe(lr_recipe)
lr_fit <- lr_workflow %>% fit(train)
lr_aug <- lr_fit %>% augment(test)
lr_aug %>% class_evaluate(truth = Attrition, estimate = .pred_class,.pred_No)
Upravit a spustit kód