НачатьНачать бесплатно

Подготовка данных к анализу

Вы будете работать с версией набора данных nycflights13, загруженного как flights. Он содержит информацию о рейсах, вылетающих из Нью-Йорка. Ваша задача — предсказать, прибудет ли рейс в пункт назначения с опозданием. Но сначала нужно подготовить данные к анализу.

После обсуждения целей модели с командой экспертов вы выбрали следующие переменные: flight, sched_dep_time, dep_delay, sched_arr_time, carrier, origin, dest, distance, date, arrival.

Также вы преобразуете дату с помощью mutate() и as.Date(), а переменные символьного типа — в факторы.

Наконец, вы разобьёте данные на обучающую выборку train и тестовую выборку test.

Это упражнение является частью курса

Конструирование признаков в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Преобразуйте все переменные символьного типа в факторы.
  • Разбейте данные о рейсах на тестовую и обучающую выборки.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

flights <- flights %>%
  select(flight, sched_dep_time, dep_delay, sched_arr_time, carrier, origin, dest, distance, date, arrival) %>%

# Tranform all character-type variables to factors
  mutate(date = as.Date(date), ___(where(is.character), as.factor))

# Split the flights data into test and train sets
set.seed(246)
split <- flights %>% initial_split(prop = 3/4, strata = arrival)
test <- ___(split)
train <- ___(split)

test %>% select(arrival) %>% table() %>% prop.table()
train %>% select(arrival) %>% table() %>% prop.table()
Редактировать и запускать код