Подготовка и разбиение
Вы будете работать с полным набором данных attrition, содержащим 1470 наблюдений и 30 признаков, связанных с целевой переменной Attrition, в том числе с пропущенными значениями. Цель — построить полноценную сквозную модель для предсказания целевой переменной. Набор данных уже загружен.
Начнём с подготовки и разбиения данных.
Это упражнение является частью курса
Конструирование признаков в R
Инструкции к упражнению
- Преобразуйте все символьные значения в факторы.
- Создайте обучающую и тестовую выборки.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Transform all character values to factors
attrition <-
attrition %>%
mutate(___(where(___), as_factor))
# Create train and test splits
set.seed(123)
split <- initial_split(attrition, strata = Attrition)
test <- ___(split)
train <- ___(___)
glimpse(train)