НачатьНачать бесплатно

Импутация пропущенных значений и создание фиктивных переменных

После обнаружения пропущенных значений в наборе данных attrition и установления того, что они пропущены полностью случайно (MCAR), вы решаете применить импутацию методом K ближайших соседей (KNN). В процессе настройки recipe для конструирования признаков вы решаете создать фиктивные переменные для всех номинальных переменных, а также обновить роль переменной ...1 до «ID», чтобы сохранить её в наборе данных для справки, не влияя при этом на модель.

Это упражнение является частью курса

Конструирование признаков в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Обновите роль переменной ...1 до «ID».
  • Выполните импутацию пропущенных значений для всех предикторов.
  • Создайте фиктивные переменные для всех номинальных предикторов.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

lr_model <- logistic_reg()

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

# Update the role of "...1" to "ID"
  ___(...1, new_role = "ID" ) %>%

# Impute values to all predictors where data are missing
  step_impute_knn(___) %>%

# Create dummy variables for all nominal predictors
  ___(all_nominal_predictors())

lr_recipe
Редактировать и запускать код