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Box-Cox ट्रांसफॉर्मेशन

कंपनी छोड़ चुके कर्मचारियों के बारे में सभी संख्यात्मक डेटा वाले attrition_num डेटासेट का उपयोग करते हुए, आप ऐसा मॉडल बनाना चाहते हैं जो यह भविष्यवाणी कर सके कि कोई कर्मचारी रहने की संभावना रखता है या नहीं, जहाँ Attrition एक बाइनरी वैरिएबल है जिसे factor के रूप में कोड किया गया है. फीचर को लगभग नॉर्मल व्यवहार करवाने के लिए, आप एक रेसिपी बनाएँगे जो Box-Cox ट्रांसफॉर्मेशन लागू करती है.

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

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Feature Engineering

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • एक रेसिपी बनाएँ जो Box-Cox का उपयोग करके सभी संख्यात्मक फीचर, टार्गेट सहित, ट्रांसफॉर्म करे.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create a recipe that uses Box-Cox to transform all numeric features
lr_recipe_BC <- 
  recipe(Attrition ~., data = train) %>%
  ___(___)

lr_workflow_BC <- workflow() %>%
  add_model(lr_model) %>%
  add_recipe(lr_recipe_BC)
lr_fit_BC <- lr_workflow_BC %>%
  fit(train)
lr_aug_BC <-
  lr_fit_BC %>% augment(test)
lr_aug_BC %>% class_evaluate(truth = Attrition,
                 estimate = .pred_class,.pred_No)
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