Recipe-objecten maken
In het vorige hoofdstuk heb je een logistisch regressiemodel gefit met een subset van de voorspellers uit de gegevensset telecom_df. Deze gegevensset bevat informatie over klanten van een telecombedrijf en het doel is te voorspellen of zij hun dienst zullen opzeggen.
In deze oefening ga je met het pakket recipes een logtransformatie toepassen op de variabelen avg_call_mins en avg_intl_mins in de telecomgegevens. Dit verkleint het bereik van deze variabelen en kan hun verdelingen symmetrischer maken, wat de nauwkeurigheid van je logistische regressiemodel mogelijk verbetert.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Modelleren met tidymodels in R
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Specify feature engineering recipe
telecom_log_rec <- recipe(___,
data = ___) %>%
# Add log transformation step for numeric predictors
___(___, ___, base = 10)
# Print recipe object
telecom_log_rec