1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Inżynieria cech w R
Connected

ćwiczenie

Transformacja Yeo-Johnsona

Korzystając ze zbioru danych attrition_num, zawierającego wyłącznie dane numeryczne o pracownikach, którzy odeszli z firmy, chcesz zbudować model przewidujący, czy dany pracownik prawdopodobnie zostanie w firmie. Zmienną docelową jest Attrition – zmienna binarna zakodowana jako factor. Aby cechy miały rozkład zbliżony do normalnego, stworzysz przepis implementujący transformację Yeo-Johnsona.

Zbiór danych attrition_num, model regresji logistycznej lr_model, zdefiniowana przez użytkownika funkcja class-evaluate() oraz podziały na zbiory train i test są już wczytane.

Instrukcje

100 XP
  • Stwórz przepis, który stosuje transformację Yeo-Johnsona do wszystkich cech numerycznych, łącznie ze zmienną docelową.