学習・テスト・検証の準備
この演習では、これまでに学んだツールを活用して、従業員の離職を予測する分類モデルを構築します。
使用するデータは attrition で、従業員に関する30の特徴量が含まれています。これらを使って、従業員が会社を離れたかどうかを予測します。
まず学習用データとテスト用データを用意し、その後、交差検証を使って学習データをさらに分割し、このタスクで最も良い性能のモデルを探索できるようにします。
この演習はコースの一部です
Tidyverse で学ぶ Machine Learning
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。
set.seed(42)
# Prepare the initial split object
data_split <- initial_split(___, prop = ___)
# Extract the training data frame
training_data <- training(___)
# Extract the testing data frame
testing_data <- testing(___)