Processus d'ingénierie des variables
Pour intégrer l'ingénierie des variables au processus de modélisation, les ensembles d'entraînement et de test doivent être prétraités avant l'étape d'ajustement du modèle. Grâce aux nouvelles compétences acquises dans ce chapitre, vous pourrez utiliser toutes les variables prédictives disponibles dans les données de télécommunications pour entraîner votre modèle de régression logistique.
Dans cet exercice, vous allez créer un pipeline d'ingénierie des variables sur les données de télécommunications et l'utiliser pour transformer les ensembles d'entraînement et de test.
Les ensembles de données telecom_training et telecom_test, ainsi que la spécification de votre modèle de régression logistique, logistic_model, ont été chargés dans votre session.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation avec tidymodels en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
telecom_recipe <- recipe(___, data = ___) %>%
# Removed correlated predictors
___(___) %>%
# Log transform numeric predictors
___(___, base = 10) %>%
# Normalize numeric predictors
___(___) %>%
# Create dummy variables
___(___, ___)