Przetwarzanie wstępne
Czas na inżynierię cech! Zbuduj przepis, który poradzi sobie z nieinformacyjnymi, ale potencjalnie wartościowymi zmiennymi – takimi jak identyfikator obserwacji – oraz z brakującymi wartościami. To także dobra okazja do przekształcenia niektórych predyktorów: znormalizowania cech numerycznych i utworzenia zmiennych dummy dla kategorycznych.
Zbiór danych attrition oraz podziały train i test utworzone w poprzednim ćwiczeniu są dostępne w twoim środowisku.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Inżynieria cech w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Znormalizuj wszystkie cechy numeryczne.
- Dokonaj imputacji brakujących wartości za pomocą algorytmu imputacji
knn. - Utwórz zmienne dummy dla wszystkich nominalnych predyktorów.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
recipe <- recipe(Attrition ~ ., data = train) %>%
update_role(...1, new_role = "ID") %>%
# Normalize all numeric features
___(all_numeric_predictors()) %>%
# Impute missing values using the knn imputation algorithm
___(all_predictors()) %>%
# Create dummy variables for all nominal predictors
___(all_nominal_predictors())
recipe