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  3. R에서 tidymodels로 모델링하기
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연습 문제

레시피 객체 만들기

이전 장에서는 telecom_df 데이터에서 일부 예측 변수를 사용해 로지스틱 회귀 모델을 적합했어요. 이 데이터셋에는 한 통신회사의 고객 정보가 들어 있으며, 목표는 고객이 서비스를 해지할지를 예측하는 것입니다.

이번 연습에서는 통신 데이터의 avg_call_mins와 avg_intl_mins 변수에 로그 변환을 적용하기 위해 recipes 패키지를 사용해 볼 거예요. 이렇게 하면 두 변수의 범위를 줄이고 분포를 더 대칭적으로 만들 수 있어, 로지스틱 회귀 모델의 정확도가 높아질 가능성이 있습니다.

지침 1/2

undefined XP
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  • recipe 객체 telecom_log_rec을(를) 만들고, 반응 변수로 canceled_service를, 예측 변수로 telecom_training의 나머지 모든 열을 사용하세요.
  • recipe 객체에 avg_call_mins와 avg_intl_mins에 로그 변환을 적용하는 단계를 추가하세요.