Proces inżynierii cech
Aby włączyć inżynierię cech do procesu modelowania, zbiory treningowy i testowy muszą zostać przetworzone przed etapem dopasowywania modelu. Dzięki umiejętnościom zdobytym w tym rozdziale będziesz w stanie wykorzystać wszystkie dostępne zmienne predykcyjne z danych telekomunikacyjnych do trenowania modelu regresji logistycznej.
W tym ćwiczeniu stworzysz potok inżynierii cech dla danych telekomunikacyjnych i użyjesz go do transformacji zbiorów treningowego i testowego.
Do twojej sesji zostały wczytane zbiory danych telecom_training i telecom_test oraz specyfikacja modelu regresji logistycznej logistic_model.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Modelowanie z tidymodels w R
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
telecom_recipe <- recipe(___, data = ___) %>%
# Removed correlated predictors
___(___) %>%
# Log transform numeric predictors
___(___, base = 10) %>%
# Normalize numeric predictors
___(___) %>%
# Create dummy variables
___(___, ___)