Создание рабочего процесса
Когда данные подготовлены к анализу, вы объявите logistic_model(), чтобы предсказать, прибудет ли рейс с задержкой или нет.
Переменной flight назначается роль «ID», чтобы использовать её как ориентир для анализа и отладки. На основе переменной date вы создадите новые признаки для явного моделирования влияния праздников, а также представите factors в виде фиктивных переменных.
Объединение модели и recipe() с помощью workflow() позволит гарантировать, что все последующие этапы обучения и предсказания будут выполняться с одинаковыми шагами инженерии признаков.
Это упражнение является частью курса
Конструирование признаков в R
Инструкции к упражнению
- Назначьте переменной
flightроль «ID». - Объедините модель и рецепт в объект
workflow. - Обучите
lr_workflowна данныхtest. - Приведите в порядок результат обученного рабочего процесса с помощью
tidy().
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
lr_model <- logistic_reg()
# Assign an "ID" role to flight
lr_recipe <- recipe(arrival ~., data = train) %>% update_role(flight, new_role = ___) %>%
step_holiday(date, holidays = timeDate::listHolidays("US")) %>% step_dummy(all_nominal_predictors())
# Bundle the model and the recipe into a workflow object
lr_workflow <- workflow() %>% add_model(___) %>% add_recipe(___)
lr_workflow
# Fit lr_workflow workflow to the test data
lr_fit <- lr_workflow %>% ___(data = test)
# Tidy the fitted workflow
tidy(___)