Preparare il terreno

Esplorerai l'insieme di dati attrition_num dal punto di vista della PCA per capire se è possibile ridurre la dimensionalità preservando la maggior parte delle informazioni. Inizia creando una ricetta che filtri le feature con varianza quasi zero, normalizzi i dati e applichi la PCA.

L'insieme di dati attrition_num è già caricato per te.

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Feature Engineering in R

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Istruzioni dell'esercizio

Rimuovi le possibili feature con varianza quasi zero.
Normalizza tutti i dati numerici.
Applica la PCA.
Accedi ai nomi degli elementi di output preparando la ricetta.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

pc_recipe <- recipe(~., data = attrition_num) %>%

# Remove possible near-zero variance features
  ___(all_numeric()) %>%

# Normalize all numeric data
  ___(___()) %>%

# Apply PCA
  ___(all_numeric())

# Access the names of the output elements by preparing the recipe
pca_output <- ___(___)
names(pca_output)

Modifica ed esegui il codice

Feature Engineering in R

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

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You’ll wrap up the course by learning about feature engineering and machine learning techniques. You’ll begin by focusing on the problems associated with using all available features in a model and the importance of identifying irrelevant and redundant features and learning to remove these features using embedded methods such as lasso and elastic-net. Next, you’ll explore shrinkage methods such as lasso, ridge, and elastic-net, which can be used to regularize feature weights or select features by setting coefficients to zero. Finally, you’ll finish by focusing on creating an end-to-end feature engineering workflow and reviewing and practicing the previously learned concepts and functions in a small project.

Exercise 1: Reducing the model's features Exercise 2: Sifting through variable importance Exercise 3: Assessing model performance using all available predictors Exercise 4: Building a reduced model Exercise 5: Shrinkage methods Exercise 6: Manual regularization with Lasso Exercise 7: Tuning the penalty Exercise 8: Finalizing the model Exercise 9: Putting it all together Exercise 10: Prep and split Exercise 11: Preprocess Exercise 12: Model Exercise 13: Assess Exercise 14: Congratulations!