Extraire les types d'arêtes

Dans cet exercice, vous allez faire correspondre les identifiants de clients du dataframe customers avec la liste d'arêtes des clients afin de déterminer si chaque arête correspond à un départ (churn), à un non-départ (non-churn) ou à un cas mixte. À l'aide de la fonction match(), vous ajouterez deux colonnes à la liste d'arêtes.

fromLabel avec l'état de churn de la colonne from
toLabel avec l'état de churn de la colonne to

La commande match(x, y) renvoie un vecteur avec la position de x dans y. Dans la figure ci-dessus, match(edgeList$from, customers$id) donne 1,1,1,2,2. Par exemple, la quatrième ligne de edgeList$from, soit le client avec l'identifiant 393, est le deuxième élément de customers$id. L'étiquette de churn de ce client est donc customers[2,2], soit 0. De la même façon, l'étiquette de churn de chaque élément de edgeList$from est customers[match(edgeList$from, customers$id),2].

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Analytique prédictive avec des données en réseau dans R

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Instructions de l’exercice

Ajoutez une colonne nommée FromLabel au dataframe edgeList avec l'étiquette des nœuds from en faisant correspondre customers$id avec edgeList$from et en extrayant customers$churn.
Faites de même pour les arêtes to, et nommez cette colonne ToLabel.
Ajoutez une colonne nommée edgeType au dataframe edgeList correspondant à la somme des colonnes FromLabel et ToLabel.
Utilisez la fonction table() pour voir le nombre de chaque type d'arête.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Add the column edgeList$FromLabel
edgeList$FromLabel <- customers[match(edgeList$___, customers$___), 2]
 
# Add the column edgeList$ToLabel
edgeList$ToLabel <- customers[___(___, ___), 2]
 
# Add the column edgeList$edgeType
edgeList$edgeType <- edgeList$___ + edgeList$___
 
# Count the number of each type of edge
___(edgeList$edgeType)

Modifier et exécuter le code