Création d'objets recipe
Dans le chapitre précédent, vous avez ajusté un modèle de régression logistique en utilisant un sous-ensemble des variables prédictives des données telecom_df. Cet ensemble de données contient de l'information sur les clients d'une entreprise de télécommunications et le but est de prédire s'ils vont annuler leur service.
Dans cet exercice, vous utiliserez le paquet recipes pour appliquer une transformation logarithmique aux variables avg_call_mins et avg_intl_mins des données de télécommunications. Cela réduira l'étendue de ces variables et pourrait rendre leurs distributions plus symétriques, ce qui peut augmenter la justesse de votre modèle de régression logistique.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation avec tidymodels en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Specify feature engineering recipe
telecom_log_rec <- recipe(___,
data = ___) %>%
# Add log transformation step for numeric predictors
___(___, ___, base = 10)
# Print recipe object
telecom_log_rec