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vtreat für die Fahrradausleihdaten

In dieser Übung erstellst du One-Hot-enkodierte Data Frames der Juli-/August-Fahrraddaten, die du später mit xgboost verwenden wirst.

Die Data Frames bikesJuly und bikesAugust sind bereits geladen.

Zur Vereinfachung haben wir die Variable vars mit der Liste der Variablenspalten für das Modell definiert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Überwachtes Lernen in R: Regression</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Lade das Paket vtreat.
  • Verwende designTreatmentsZ(), um einen Treatment-Plan treatplan für die Variablen in vars aus bikesJuly (den Trainingsdaten) zu erstellen.
    • Setze das Flag verbose=FALSE, damit die Funktion nicht zu viele Meldungen ausgibt.
  • Ergänze die Lücken, um einen Vektor newvars zu erstellen, der nur die Namen der transformierten Variablen vom Typ clean und lev enthält. Gib ihn aus.
  • Verwende prepare(), um einen One-Hot-enkodierten Trainings-Data-Frame bikesJuly.treat zu erstellen.
    • Nutze das Argument varRestrictions, um die verwendeten Variablen auf newvars zu beschränken.
  • Verwende prepare(), um in gleicher Weise aus bikesAugust einen One-Hot-enkodierten Test-Frame bikesAugust.treat zu erstellen.
  • Rufe str() für beide vorbereiteten Test-Frames auf, um die Struktur anzusehen.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# The outcome column
(outcome <- "cnt")

# The input columns
(vars <- c("hr", "holiday", "workingday", "weathersit", "temp", "atemp", "hum", "windspeed"))

# Load the package vtreat
___

# Create the treatment plan from bikesJuly (the training data)
treatplan <- ___(___, ___, verbose = FALSE)

# Get the "clean" and "lev" variables from the scoreFrame
(newvars <- treatplan %>%
  use_series(scoreFrame) %>%        
  filter(code %in% ___) %>%  # get the rows you care about
  use_series(___))           # get the varName column

# Prepare the training data
bikesJuly.treat <- ___(___, ___,  varRestriction = ___)

# Prepare the test data
bikesAugust.treat <- ___(___, ___,  varRestriction = ___)

# Call str() on the treated data
___
___
Code bearbeiten und ausführen