호텔 예약 예측하기
여러분은 막 환대 산업 연구 회사에 입사했습니다. 첫 번째 과제는 호텔 숙박에 아동이 포함되는지를 예측하는 모델을 만드는 것입니다. 모델 학습에는 Antonio, Almeida, and Nunes (2019)의 호텔 예약 수요 데이터셋을 수정한 버전을 사용합니다. 사용하려는 특성은 다음과 같습니다:
features <- c('hotel', 'adults',
'children', 'meal',
'reserved_room_type',
'customer_type',
'arrival_date')
데이터는 hotels로 불러와졌고, 이에 대응하는 test와 train 분할도 준비되어 있습니다. 또한 모델은 lr_model <- logistic_reg()로 선언되어 있습니다.
모델 성능 평가는 정확도(accuracy)와 ROC 곡선 아래 면적(AUC)으로 진행합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Feature Engineering
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
lr_recipe <-
recipe(children ~., data = train) %>%
# Generate "day of the week", "week" and "month" features
step_date(arrival_date, features = c(___, ___, ___)) %>%
# Create dummy variables for all nominal predictors
step_dummy(___)