Proces feature engineeringu
Aby bylo možné feature engineering začlenit do modelovacího procesu, je nutné trénovací a testovací datové sady předzpracovat ještě před fází trénování modelu. S dovednostmi, které sis osvojil/a v této kapitole, dokážeš využít všechny dostupné prediktory v telekomunikačních datech k trénování logistického regresního modelu.
V tomto cvičení vytvoříš pipeline pro feature engineering na telekomunikačních datech a použiješ ji k transformaci trénovací a testovací datové sady.
Do tvého prostředí byly načteny datové sady telecom_training a telecom_test a specifikace logistického regresního modelu logistic_model.
Toto cvičení je součástí kurzu
Modeling with tidymodels in R
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
telecom_recipe <- recipe(___, data = ___) %>%
# Removed correlated predictors
___(___) %>%
# Log transform numeric predictors
___(___, base = 10) %>%
# Normalize numeric predictors
___(___) %>%
# Create dummy variables
___(___, ___)