Podstawowy przepis
Korzystając ze zbioru danych attrition_num, który zawiera wyłącznie dane liczbowe dotyczące pracowników, chcesz zbudować model przewidujący, czy dany pracownik prawdopodobnie odejdzie z firmy. Do tego celu wykorzystasz Attrition – zmienną binarną zakodowaną jako factor. Na początek zdefiniujesz podstawowy przepis, który jedynie określa formułę modelu i dane treningowe, bez żadnych dodatkowych przekształceń.
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.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Inżynieria cech w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Utwórz podstawowy przepis, definiując wyłącznie formułę modelu.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Create a plain recipe defining only the model formula
lr_recipe_plain <-
___(___ ~., ___ = ___)
lr_workflow_plain <- workflow() %>%
add_model(lr_model) %>%
add_recipe(lr_recipe_plain)
lr_fit_plain <- lr_workflow_plain %>%
fit(train)
lr_aug_plain <-
lr_fit_plain %>% augment(test)
lr_aug_plain %>% class_evaluate(truth = Attrition,
estimate = .pred_class,.pred_No)