Изучение поля «Область образования»

Область образования — это один из признаков набора данных attrition. Вы хотите использовать его как предиктор оттока сотрудников. Начните с того, чтобы посмотреть на значения фактора. Набор данных уже загружен.

Это упражнение является частью курса

Конструирование признаков в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Выберите столбец EducationField из набора данных attrition.
Выведите таблицу частот значений фактора в EducationField.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

attrition %>%
# Select education field
  ___(___) %>%

# Print a frequency table of factor values
  ___

Редактировать и запускать код

Конструирование признаков в R

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

150 reviews

В завершение курса вы познакомитесь с техниками конструирования признаков в контексте машинного обучения. Сначала вы сосредоточитесь на проблемах, возникающих при использовании всех доступных признаков в модели, а также на важности выявления нерелевантных и избыточных признаков и их удаления с помощью встроенных методов — lasso и elastic-net. Затем вы изучите методы регуляризации: lasso, ridge и elastic-net, которые позволяют регуляризировать веса признаков или выполнять их отбор, обнуляя соответствующие коэффициенты. В финале вы сосредоточитесь на построении сквозного рабочего процесса конструирования признаков, повторите и закрепите изученные концепции и функции в небольшом проекте.

Exercise 1: Сокращение признаков модели Exercise 2: Анализ важности переменных Exercise 3: Оценка производительности модели с использованием всех доступных предикторов Exercise 4: Построение сокращённой модели Exercise 5: Методы сжатия Exercise 6: Ручная регуляризация с помощью Lasso Exercise 7: Настройка штрафного параметра Exercise 8: Финализация модели Exercise 9: Собираем всё воедино Exercise 10: Подготовка и разбиение Exercise 11: Предобработка Exercise 12: Модель Exercise 13: Оценка Exercise 14: Поздравляем!