プレーンなレシピ
社員の数値データのみを含む attrition_num データセットを使って、社員が在籍し続ける可能性を予測するモデルを作成します。目的変数は factor 型の二値変数 Attrition です。まずは、モデルの式と学習データを定義するだけの、何もしないプレーンなレシピを作成します。
attrition_num データ、ロジスティック回帰の lr_model、ユーザー定義の class-evaluate() 関数、そして train と test の分割はすでに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
- モデル式のみを定義するプレーンなレシピを作成してください。
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。
# Create a plain recipe defining only the model formula
lr_recipe_plain <-
___(___ ~., ___ = ___)
lr_workflow_plain <- workflow() %>%
add_model(lr_model) %>%
add_recipe(lr_recipe_plain)
lr_fit_plain <- lr_workflow_plain %>%
fit(train)
lr_aug_plain <-
lr_fit_plain %>% augment(test)
lr_aug_plain %>% class_evaluate(truth = Attrition,
estimate = .pred_class,.pred_No)