正規化と対数変換
あなたは、退職した従業員に関する数値データを含む attrition_num データセットを受け取りました。特徴量には、
Age、DistanceFromHome、MonthlyRate などがあります。
このデータを使って、従業員が会社に残るかどうかを予測するモデルを作成したいと考えています。目的変数は Attrition で、factor として符号化された二値変数です。モデリングの準備として、歪度を小さくし、スケールの違いによって一部の変数が他よりも過度に影響しないようにしたいです。
attrition_num データおよび train と test の分割は読み込まれています。
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
演習の手順
- すべての数値予測変数を正規化します。
- すべての数値特徴量に、オフセットを 1 として対数変換を適用します。
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_model <- logistic_reg()
lr_recipe <-
recipe(Attrition~., data = train) %>%
# Normalize all numeric predictors
___(all_numeric_predictors()) %>%
# Log-transform all numeric features, with an offset of one
___(___, offset = ___)
lr_workflow <-
workflow() %>%
add_model(lr_model) %>%
add_recipe(lr_recipe)
lr_workflow