Préparer les ensembles train-test-validate
Dans cet exercice, vous allez mettre à profit les outils vus jusqu'ici pour créer un modèle de classification qui prédit l'attrition des employés.
Vous utiliserez le jeu de données attrition, qui contient 30 caractéristiques sur des employés et qui serviront à prédire s'ils ont quitté l'entreprise.
Vous commencerez par préparer les ensembles d'entraînement et de test, puis vous subdiviserez ensuite les données d'entraînement à l'aide de la validation croisée afin de repérer le modèle le plus performant pour cette tâche.
Cette activité fait partie du cours
Machine Learning dans le tidyverse
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
set.seed(42)
# Prepare the initial split object
data_split <- initial_split(___, prop = ___)
# Extract the training data frame
training_data <- training(___)
# Extract the testing data frame
testing_data <- testing(___)