डेटा को विभाजित करें
इस अभ्यास में, आप caret पैकेज का उपयोग करके अपने डेटा को ट्रेनिंग और टेस्ट सेट में विभाजित करेंगे. अगले पाठों में, आप ट्रेनिंग सेट से लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाएँगे और इन मॉडलों को वैलिडेट करने के लिए टेस्ट सेट का उपयोग करेंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
HR Analytics: R में Employee Churn की भविष्यवाणी
अभ्यास निर्देश
caretपैकेज लोड करें.- 567 का seed सेट करें और एक डेटा पार्टिशन बनाएँ जो डेटासेट
emp_finalको 70% / 30% ट्रेन/टेस्ट सेक्शनों में बाँट दे. - ट्रेनिंग डेटासेट बनाने के लिए, डेटासेट
emp_finalसेindex_trainमें संग्रहीत रो नंबर्स को चुनें. emp_finalकी शेष observations को टेस्टिंग सेट में असाइन करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Load caret
___
# Set seed of 567
___
# Store row numbers for training dataset: index_train
index_train <- ___(emp_final$turnover, p = ___, list = FALSE)
# Create training dataset: train_set
train_set <- emp_final[___, ]
# Create testing dataset: test_set
test_set <- emp_final[___, ]