Filtrowanie danych
Pamiętaj, że firma chce rozszerzyć działalność i oferować Hoppiness w całym kraju. Model musi więc działać poprawnie również na danych z nowych sklepów. Jednym ze sposobów sprawdzenia, jak model poradzi sobie z nowymi danymi, jest wytrenowanie go na jednej części danych, a następnie przetestowanie na pozostałej części.
Zbiór treningowy tworzysz, pomijając ostatni zakup zarejestrowany dla każdego klienta. Możesz to zrobić, używając funkcji subset() na choice.data i wybierając wszystkie obserwacje, dla których zmienna wskaźnikowa LASTPURCHASE wynosi 0. Analogicznie tworzysz zbiór testowy, wybierając obserwacje, dla których LASTPURCHASE wynosi 1.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Budowanie modeli reakcji w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Pomiń ostatni zakup, aby utworzyć zbiór treningowy. Użyj funkcji
subset()nachoice.data. PodajLASTPURCHASE == 0jako argumentsubset. Przypisz wynik dotrain.data. - Utwórz zbiór testowy, używając funkcji
subset()nachoice.data. PodajLASTPURCHASE == 1jako argumentsubset. Przypisz wynik dotest.data.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Create the training data
# Create the test data