Prep और split
आप attrition का पूरा डेटासेट उपयोग करेंगे, जिसमें 1470 इंस्टैंसेज़ और 30 फीचर्स हैं जो टारगेट वैरिएबल Attrition से संबंधित हैं, तथा missing values भी शामिल हैं. आपका लक्ष्य एक एंड-टू-एंड मॉडल बनाना है जो आपके टारगेट की भविष्यवाणी करे. डेटासेट आपके लिए लोड कर दिया गया है.
आप डेटा को तैयार करने और उसे split करने से शुरुआत करेंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Feature Engineering
अभ्यास निर्देश
- सभी character वैल्यूज़ को factors में ट्रांसफॉर्म करने से शुरुआत करें.
- train और test splits बनाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Transform all character values to factors
attrition <-
attrition %>%
mutate(___(where(___), as_factor))
# Create train and test splits
set.seed(123)
split <- initial_split(attrition, strata = Attrition)
test <- ___(split)
train <- ___(___)
glimpse(train)