Podział danych

W tym ćwiczeniu podzielisz dane na zbiór treningowy i testowy, korzystając z pakietu caret. W kolejnych lekcjach użyjesz zbioru treningowego do budowania modeli regresji logistycznej, a zbioru testowego – do ich walidacji.

To ćwiczenie jest częścią kursu

HR Analytics: Przewidywanie rotacji pracowników w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Wczytaj pakiet caret.
Ustaw ziarno losowości na 567 i utwórz partycję danych, która podzieli zbiór emp_final na 70% / 30% (treningowy/testowy).
Utwórz zbiór treningowy, wybierając wiersze o numerach zapisanych w index_train ze zbioru emp_final.
Przypisz pozostałe obserwacje ze zbioru emp_final do zbioru testowego.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Load caret
___

# Set seed of 567
___

# Store row numbers for training dataset: index_train
index_train <- ___(emp_final$turnover, p = ___, list = FALSE)

# Create training dataset: train_set
train_set <- emp_final[___, ]

# Create testing dataset: test_set
test_set <- emp_final[___, ]

Edytuj i uruchom kod