Configurer votre flux de travail

Vous voulez vérifier si JobRole à lui seul peut prédire Attrition. Comme JobRole est un facteur, vous prévoyez utiliser un encodeur bayésien pour le représenter numériquement dans votre modèle.

Le paquet embed et les divisions test et train correspondantes du jeu de données attrition sont chargés dans votre espace de travail.

Cette activité fait partie du cours

Ingénierie des caractéristiques en R

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Instructions de l’exercice

Créez une recette en utilisant l'encodeur bayésien.
Regroupez le modèle et la recette dans un flux de travail.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

lr_model <- logistic_reg()
# Create recipe using the Bayes encoder
lr_recipe_glm <- 
  recipe(Attrition ~ JobRole, data = train) %>%
  ___(JobRole, outcome = ___(Attrition))

# Bundle with workflow
lr_workflow_glm <-
  workflow() %>%
  add_model(lr_model) %>%
  add_recipe(___)

lr_workflow_glm

Modifier et exécuter le code

Ingénierie des caractéristiques en R

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

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Vous conclurez le cours en étudiant des techniques d'ingénierie des caractéristiques et de Machine Learning. Vous commencerez par vous pencher sur les problèmes liés à l'utilisation de toutes les caractéristiques disponibles dans un modèle et sur l'importance de repérer les caractéristiques non pertinentes et redondantes, puis d'apprendre à les enlever à l'aide de méthodes intégrées comme le lasso et l'elastic net. Ensuite, vous explorerez des méthodes de rétrécissement comme le lasso, la crête (ridge) et l'elastic net, qui peuvent servir à régulariser les poids des caractéristiques ou à sélectionner des caractéristiques en mettant certains coefficients à zéro. Enfin, vous terminerez en créant un enchaînement complet d'ingénierie des caractéristiques et en passant en revue, puis en pratiquant, les concepts et fonctions vus précédemment dans un petit projet.

Exercise 1: Réduire les caractéristiques du modèle Exercise 2: Passer au crible l'importance des variables Exercise 3: Évaluer la performance du modèle avec tous les prédicteurs disponibles Exercise 4: Créer un modèle réduit Exercise 5: Méthodes de rétrécissement Exercise 6: Régularisation manuelle avec Lasso Exercise 7: Ajuster le paramètre penalty Exercise 8: Finaliser le modèle Exercise 9: Mettre le tout ensemble Exercise 10: Préparer et partitionner Exercise 11: Prétraitement Exercise 12: Modèle Exercise 13: Évaluer Exercise 14: Félicitations !