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Box-Cox 変換

従業員の数値データのみを含む attrition_num データセットを使って、従業員が在職しそうかどうか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。特徴量をほぼ正規分布に近づけるため、Box-Cox 変換を実装するレシピを作成します。

attrition_num データ、ロジスティック回帰 lr_model、ユーザー定義の class-evaluate() 関数、そして train と test の分割はあらかじめ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

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演習の手順

  • 目的変数を含むすべての数値特徴量に Box-Cox を適用して変換する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 recipe that uses Box-Cox to transform all numeric features
lr_recipe_BC <- 
  recipe(Attrition ~., data = train) %>%
  ___(___)

lr_workflow_BC <- workflow() %>%
  add_model(lr_model) %>%
  add_recipe(lr_recipe_BC)
lr_fit_BC <- lr_workflow_BC %>%
  fit(train)
lr_aug_BC <-
  lr_fit_BC %>% augment(test)
lr_aug_BC %>% class_evaluate(truth = Attrition,
                 estimate = .pred_class,.pred_No)
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