ÎncepețiÎncepe gratuit

step_poly()

Acum că ai o valoare de referință, poți compara performanța modelului tău dacă adaugi o transformare polinomială tuturor valorilor numerice.

Datele attrition_num, regresia logistică lr_model, funcția definită de utilizator class-evaluate() și împărțirile train și test au fost deja încărcate pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Ingineria caracteristicilor în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Adaugă o transformare polinomială tuturor predictorilor numerici.
  • Potrivește workflow-ul pe datele de antrenament.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

lr_recipe_poly <- 
  recipe(Attrition ~., data = train) %>%

# Add a polynomial transformation to all numeric predictors
  ___

lr_workflow_poly <- workflow() %>%
  add_model(lr_model) %>%
  add_recipe(lr_recipe_poly)

# Fit workflow to the train data
lr_fit_poly <- ___ %>% fit(train)
lr_aug_poly <- lr_fit_poly %>% augment(test)
lr_aug_poly %>% class_evaluate(truth = Attrition, estimate = .pred_class,.pred_No)
Editează și rulează codul