क्रॉस-वैलिडेटेड मॉडल बनाएँ
इस अभ्यास में, आप अपनी क्रॉस-वैलिडेशन के प्रत्येक फोल्ड के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाएँगे।
आप इसे glm() फंक्शन का उपयोग करके और family आर्ग्युमेंट को "binomial" पर सेट करके बनाएँगे।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Tidyverse में मशीन लर्निंग
अभ्यास निर्देश
क्रॉस-वैलिडेशन के प्रत्येक फोल्ड के लिए train डेटा का उपयोग करके, सभी उपलब्ध फीचर्स से Attrition की भविष्यवाणी करने वाले मॉडल बनाएँ।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Build a model using the train data for each fold of the cross validation
cv_models_lr <- cv_data %>%
mutate(model = map(___, ~glm(formula = ___,
data = ___, family = ___)))