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होटल बुकिंग की भविष्यवाणी

आपको अभी-अभी एक हॉस्पिटैलिटी रिसर्च कंपनी में नौकरी मिली है, और आपका पहला काम ऐसा मॉडल बनाना है जो यह भविष्यवाणी करे कि किसी होटल स्टे में बच्चे शामिल होंगे या नहीं. अपने मॉडल को ट्रेन करने के लिए, आप Antonio, Almeida, और Nunes (2019) के होटल बुकिंग डिमांड्स डेटासेट के संशोधित संस्करण पर निर्भर करेंगे. आप अपने डेटा को निम्न फीचर्स तक सीमित रख रहे हैं:

features <- c('hotel', 'adults', 
              'children', 'meal',
              'reserved_room_type', 
              'customer_type', 
              'arrival_date')

डेटा आपके लिए hotels के रूप में लोड कर दिया गया है, साथ ही उसके संबंधित test और train स्प्लिट्स भी. मॉडल lr_model <- logistic_reg() के रूप में घोषित है.

आप मॉडल के प्रदर्शन का आकलन accuracy और ROC कर्व के नीचे के क्षेत्र, यानी AUC, से करेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Feature Engineering

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इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

lr_recipe <- 
  recipe(children ~., data = train) %>%
# Generate "day of the week", "week" and "month" features

  step_date(arrival_date, features = c(___, ___, ___)) %>%

# Create dummy variables for all nominal predictors
  step_dummy(___)
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