शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

step_percentile()

यदि आप अपने न्यूमेरिक वैरिएबल्स पर पर्सेंटाइल ट्रांसफॉर्मेशन लगाएँ, तो मॉडल के परफॉर्मेंस पर क्या असर पड़ेगा? आज़माइए!

attrition_num डेटा, लॉजिस्टिक रिग्रेशन lr_model, यूज़र-परिभाषित class-evaluate() फंक्शन, और train तथा test स्प्लिट पहले से आपके लिए लोड किए गए हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Feature Engineering

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • सभी न्यूमेरिक प्रेडिक्टर्स पर पर्सेंटाइल ट्रांसफॉर्मेशन लागू करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Add percentile tansformation to all numeric predictors
lr_recipe_perc <- 
  recipe(Attrition ~., data = train) %>%
  ___
lr_workflow_perc <-
  workflow() %>%
  add_model(lr_model) %>%
  add_recipe(lr_recipe_perc)
lr_fit_perc <- lr_workflow_perc %>% fit(train)
lr_aug_perc <- lr_fit_perc %>% augment(test)
lr_aug_perc %>% class_evaluate(truth = Attrition,
                 estimate = .pred_class,.pred_No)
कोड संपादित करें और चलाएँ