Train-Test-Validate-Teile vorbereiten
In dieser Übung nutzt du die bisherigen Werkzeuge, um ein Klassifikationsmodell zur Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation zu bauen.
Du arbeitest mit dem Datensatz attrition, der 30 Merkmale über Mitarbeitende enthält, anhand derer du vorhersagen sollst, ob sie das Unternehmen verlassen haben.
Zuerst bereitest du die Trainings- und Testdaten vor. Anschließend teilst du die Trainingsdaten per Cross-Validation weiter auf, damit du das leistungsstärkste Modell für diese Aufgabe finden kannst.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Machine Learning im Tidyverse
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
set.seed(42)
# Prepare the initial split object
data_split <- initial_split(___, prop = ___)
# Extract the training data frame
training_data <- training(___)
# Extract the testing data frame
testing_data <- testing(___)