Imputarea valorilor lipsă și crearea variabilelor dummy
După ce ai detectat valori lipsă în setul de date attrition și ai stabilit că acestea lipsesc complet aleatoriu (MCAR), decizi să folosești imputarea prin K Nearest Neighbors (KNN). În timp ce configurezi recipe-ul pentru ingineria caracteristicilor, hotărăști să creezi variabile dummy pentru toate variabilele nominale și să actualizezi rolul variabilei ...1 la "ID", astfel încât să o poți păstra în set de date ca referință, fără a-ți afecta modelul.
Acest exercițiu face parte din cursul
Ingineria caracteristicilor în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Actualizează rolul variabilei
...1la "ID". - Imputează valorile lipsă pentru toți predictorii.
- Creează variabile dummy pentru toți predictorii nominali.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
lr_model <- logistic_reg()
lr_recipe <-
recipe(Attrition ~., data = train) %>%
# Update the role of "...1" to "ID"
___(...1, new_role = "ID" ) %>%
# Impute values to all predictors where data are missing
step_impute_knn(___) %>%
# Create dummy variables for all nominal predictors
___(all_nominal_predictors())
lr_recipe