tidymodels 패키지는 레시피와 모델을 워크플로로 결합할 수 있습니다. 워크플로를 사용하면 데이터를 준비하고 모델을 학습하는 단계를 하나의 파이프라인으로 쉽게 구성할 수 있어요. 또한 워크플로는 모든 전처리와 모델 구축 단계를 다시 정의하지 않고도 새 데이터에 손쉽게 적용할 수 있습니다. 편리하게도, 워크플로에는 레시피와 모델을 데이터에 동시에 적합하는 fit() 함수가 있습니다.

이번 연습에서는 레시피와 모델을 만들고 이를 워크플로에 추가하여 데이터에 적합할 준비를 하게 됩니다. 직원 건강관리 이탈 데이터의 train과 test 세트가 제공되며, 타깃 변수는 Attrition입니다.

tidyverse와 tidymodels 패키지는 이미 로드되어 있습니다.

tidymodels로 모델 구축과 평가

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