Feature engineering의 첫 단계는 recipe() 함수로 recipe 객체를 정의하고, 하나 이상의 step_*() 함수로 데이터 전처리 단계를 추가하는 일입니다. 모든 정보를 하나의 recipe 객체에 저장하면 복잡한 feature engineering 파이프라인을 관리하고 새로운 데이터 소스를 변환하기가 더 쉬워집니다.

이전 챕터의 telecom_training 데이터를 사용해 아래 코드로 지정한 recipe 객체 telecom_rec를 R 콘솔에서 살펴보세요.

telecom_rec <- recipe(canceled_service ~ .,
                      data = telecom_df) %>% 
  step_log(avg_call_mins, base = 10)

telecom_training과 telecom_rec는 세션에 이미 로드되어 있습니다.

telecom_rec 객체에는 숫자형과 명목형 예측 변수가 각각 몇 개씩 인코딩되어 있나요?

수치형 예측 변수

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