カテゴリ変数のコーディング
データセットには、カテゴリ変数を数値で表していることがあります。
donors データセットでは、wealth_rating が寄付者の富裕度を数値で示しています。
- 0 = Unknown
- 1 = Low
- 2 = Medium
- 3 = High
この演習では、このタイプのカテゴリ変数を前処理する方法を示し、ロジスティック回帰モデルへの影響を確認します。donors データフレームは利用可能です。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶSupervised Learning：分類
演習の手順
- 数値の
wealth_ratingから因子wealth_levelsを作成します。変換したい列、個々の水準（levels）、ラベル（labels）をfactor()に渡し、上記のラベルになるように設定してください。 relevel()を使って基準カテゴリをMediumに変更します。最初の引数は新しい因子列です。- 列
wealth_levelsを用いてdonatedを予測するロジスティック回帰モデルを構築し、summary()で結果を表示します。
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。
# Convert the wealth rating to a factor
donors$wealth_levels <- ___(___, levels = ___, labels = ___)
# Use relevel() to change reference category
donors$wealth_levels <- ___(___, ref = ___)
# See how our factor coding impacts the model
summary(___)