Transformación Box-Cox
Usando el conjunto de datos attrition_num con todos los datos numéricos sobre empleados que han dejado la empresa, quieres construir un modelo que pueda predecir si es probable que un empleado se quede, usando Attrition, una variable binaria codificada como factor. Para que las características se comporten casi de forma normal, crearás una receta que aplique la transformación Box-Cox.
Los datos de attrition_num, la regresión logística lr_model, la función definida por el usuario class-evaluate() y las particiones train y test ya están cargados.
Este ejercicio forma parte del curso
Ingeniería de características en R
Instrucciones del ejercicio
- Crea una receta que use Box-Cox para transformar todas las características numéricas, incluida la variable objetivo.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create a recipe that uses Box-Cox to transform all numeric features
lr_recipe_BC <-
recipe(Attrition ~., data = train) %>%
___(___)
lr_workflow_BC <- workflow() %>%
add_model(lr_model) %>%
add_recipe(lr_recipe_BC)
lr_fit_BC <- lr_workflow_BC %>%
fit(train)
lr_aug_BC <-
lr_fit_BC %>% augment(test)
lr_aug_BC %>% class_evaluate(truth = Attrition,
estimate = .pred_class,.pred_No)