Konfigurowanie przepływu pracy
Chcesz sprawdzić, czy JobRole może samodzielnie pełnić rolę predyktora zmiennej Attrition. Ponieważ JobRole jest zmienną typu factor, planujesz użyć kodera Bayesowskiego, aby przedstawić ją liczbowo w modelu.
Pakiet embed oraz odpowiednie podziały test i train ze zbioru danych attrition są już wczytane w twoim środowisku.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Inżynieria cech w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Utwórz przepis z użyciem kodera Bayesowskiego.
- Połącz model i przepis w przepływ pracy.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
lr_model <- logistic_reg()
# Create recipe using the Bayes encoder
lr_recipe_glm <-
recipe(Attrition ~ JobRole, data = train) %>%
___(JobRole, outcome = ___(Attrition))
# Bundle with workflow
lr_workflow_glm <-
workflow() %>%
add_model(lr_model) %>%
add_recipe(___)
lr_workflow_glm