ホテル予約を予測する
ホスピタリティ分野のリサーチ会社に入社し、最初のタスクとして「ホテル滞在に子どもが含まれるかどうか」を予測するモデルを作成します。 モデルの学習には、Antonio、Almeida、Nunes (2019) による hotel booking demands データセットの改変版を使用します。データは次の特徴量に絞ります。
features <- c('hotel', 'adults',
'children', 'meal',
'reserved_room_type',
'customer_type',
'arrival_date')
データは hotels として読み込まれており、対応する test と train の分割も用意されています。モデルは lr_model <- logistic_reg() として宣言済みです。
モデル性能は、正解率（accuracy）と、ROC 曲線下面積（AUC）で評価します。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ特徴量エンジニアリング
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
lr_recipe <-
recipe(children ~., data = train) %>%
# Generate "day of the week", "week" and "month" features
step_date(arrival_date, features = c(___, ___, ___)) %>%
# Create dummy variables for all nominal predictors
step_dummy(___)