Creación de objetos recipe
En el capítulo anterior, ajustaste un modelo de regresión logística usando un subconjunto de las variables predictoras del conjunto de datos telecom_df. Este conjunto contiene información de clientes de una compañía de telecomunicaciones y el objetivo es predecir si cancelarán su servicio.
En este ejercicio, usarás el paquete recipes para aplicar una transformación logarítmica a las variables avg_call_mins y avg_intl_mins en los datos de telecomunicaciones. Esto reducirá el rango de estas variables y, potencialmente, hará sus distribuciones más simétricas, lo que podría aumentar la precisión de tu modelo de regresión logística.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelado con tidymodels en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Specify feature engineering recipe
telecom_log_rec <- recipe(___,
data = ___) %>%
# Add log transformation step for numeric predictors
___(___, ___, base = 10)
# Print recipe object
telecom_log_rec