Recipe-Objekte erstellen
Im vorherigen Kapitel hast du ein logistisches Regressionsmodell mit einer Teilmenge der Prädiktorvariablen aus den telecom_df-Daten trainiert. Dieser Datensatz enthält Informationen über Kundinnen und Kunden eines Telekommunikationsunternehmens. Ziel ist es, vorherzusagen, ob sie ihren Vertrag kündigen.
In dieser Übung verwendest du das Paket recipes, um eine Log-Transformation auf die Variablen avg_call_mins und avg_intl_mins in den Telefondaten anzuwenden. Dadurch wird der Wertebereich dieser Variablen reduziert und ihre Verteilungen werden möglicherweise symmetrischer, was die Genauigkeit deines logistischen Regressionsmodells erhöhen kann.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Modellierung mit tidymodels in R
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Specify feature engineering recipe
telecom_log_rec <- recipe(___,
data = ___) %>%
# Add log transformation step for numeric predictors
___(___, ___, base = 10)
# Print recipe object
telecom_log_rec