step_percentile()
Как применение процентильного преобразования к числовым переменным повлияет на качество модели? Проверьте это на практике!
Данные attrition_num, логистическая регрессия lr_model, пользовательская функция class-evaluate(), а также разбивки train и test уже загружены для вас.
Это упражнение является частью курса
Конструирование признаков в R
Инструкции к упражнению
- Примените процентильное преобразование ко всем числовым предикторам.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Add percentile tansformation to all numeric predictors
lr_recipe_perc <-
recipe(Attrition ~., data = train) %>%
___
lr_workflow_perc <-
workflow() %>%
add_model(lr_model) %>%
add_recipe(lr_recipe_perc)
lr_fit_perc <- lr_workflow_perc %>% fit(train)
lr_aug_perc <- lr_fit_perc %>% augment(test)
lr_aug_perc %>% class_evaluate(truth = Attrition,
estimate = .pred_class,.pred_No)