El paquete tidymodels puede combinar recetas y modelos en flujos de trabajo. Los flujos de trabajo facilitan crear una cadena de pasos para preparar los datos y entrenar modelos. Después, se pueden aplicar fácilmente a datos nuevos sin tener que redefinir todo el preprocesamiento y la construcción del modelo. Además, los flujos de trabajo tienen una función fit() que ajusta tanto la receta como el modelo a los datos.

En este ejercicio, practicarás cómo crear una receta y un modelo y añadirlos a un flujo de trabajo, para que queden listos para ajustarse a los datos. Los conjuntos train y test del conjunto de datos de rotación en seguros médicos para empleados están disponibles para que los uses. La variable objetivo es Attrition.

Los paquetes tidyverse y tidymodels ya están cargados.

Selección de características supervisada

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