Criando objetos recipe
No capítulo anterior, você ajustou um modelo de regressão logística usando um subconjunto das variáveis preditoras do conjunto de dados telecom_df. Esse conjunto de dados traz informações sobre clientes de uma empresa de telecomunicações, e o objetivo é prever se eles vão cancelar o serviço.
Neste exercício, você vai usar o pacote recipes para aplicar uma transformação logarítmica às variáveis avg_call_mins e avg_intl_mins nos dados de telecom. Isso reduzirá a faixa de valores dessas variáveis e pode tornar suas distribuições mais simétricas, o que pode aumentar a precisão do seu modelo de regressão logística.
Este exercício faz parte do curso
Modelagem com tidymodels em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Specify feature engineering recipe
telecom_log_rec <- recipe(___,
data = ___) %>%
# Add log transformation step for numeric predictors
___(___, ___, base = 10)
# Print recipe object
telecom_log_rec