준비와 분할
이제 누락값을 포함해 목표 변수 Attrition과 관련된 30개 피처가 있는 1470개 인스턴스로 구성된 전체 attrition 데이터셋을 사용해 보겠습니다. 목표는 타깃을 예측하는 완전한 엔드 투 엔드 모델을 만드는 것입니다. 데이터셋은 이미 로드되어 있어요.
데이터를 준비하고 분할하는 것부터 시작해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Feature Engineering
연습 안내
- 모든 문자형 값을 factor로 변환하세요.
- 학습/테스트 분할을 생성하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Transform all character values to factors
attrition <-
attrition %>%
mutate(___(where(___), as_factor))
# Create train and test splits
set.seed(123)
split <- initial_split(attrition, strata = Attrition)
test <- ___(split)
train <- ___(___)
glimpse(train)