Creare oggetti recipe
Nel capitolo precedente, hai addestrato un modello di regressione logistica usando un sottoinsieme delle variabili predittive del dataset telecom_df. Questo insieme di dati contiene informazioni sui clienti di una compagnia di telecomunicazioni e l'obiettivo è prevedere se disdiranno il servizio.
In questo esercizio userai il pacchetto recipes per applicare una trasformazione logaritmica alle variabili avg_call_mins e avg_intl_mins nei dati delle telecomunicazioni. Questo ridurrà l'intervallo di queste variabili e potenzialmente renderà le loro distribuzioni più simmetriche, il che potrebbe aumentare l'accuratezza del tuo modello di regressione logistica.
Questo esercizio fa parte del corso
Modellazione con tidymodels in R
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Specify feature engineering recipe
telecom_log_rec <- recipe(___,
data = ___) %>%
# Add log transformation step for numeric predictors
___(___, ___, base = 10)
# Print recipe object
telecom_log_rec