Preprocesare
A venit momentul pentru ingineria caracteristicilor! Trebuie să construiești o rețetă care să gestioneze variabilele non-informative, dar potențial valoroase – precum ID-ul observației – și să trateze valorile lipsă. Este, de asemenea, o oportunitate să transformi unii predictori: de exemplu, să normalizezi caracteristicile numerice și să creezi variabile dummy pentru cele categoriale.
Setul de date attrition și împărțirile train și test pe care le-ai creat în exercițiul anterior sunt disponibile în mediul tău de lucru.
Acest exercițiu face parte din cursul
Ingineria caracteristicilor în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Normalizează toate caracteristicile numerice.
- Imputează valorile lipsă folosind algoritmul de imputare
knn. - Creează variabile dummy pentru toți predictorii nominali.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
recipe <- recipe(Attrition ~ ., data = train) %>%
update_role(...1, new_role = "ID") %>%
# Normalize all numeric features
___(all_numeric_predictors()) %>%
# Impute missing values using the knn imputation algorithm
___(all_predictors()) %>%
# Create dummy variables for all nominal predictors
___(all_nominal_predictors())
recipe