НачатьНачать бесплатно

Кто остаётся?

Пришло время попрактиковаться в объединении нескольких преобразований для данных attrition_num. Сначала нормализуйте или приведите к близкому к нормальному распределению числовые переменные с помощью преобразования Йео–Джонсона. Затем преобразуйте числовые предикторы в перцентили, создайте фиктивные переменные и удалите признаки с почти нулевой дисперсией.

Это упражнение является частью курса

Конструирование признаков в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Примените преобразование Йео–Джонсона ко всем числовым переменным.
  • Преобразуйте все числовые предикторы в перцентили.
  • Создайте фиктивные переменные для всех номинальных предикторов.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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

# Apply a Yeo-Johnson transformation to all numeric variables
  ___ %>%

# Transform all numeric predictors into percentiles
 ___ %>%

# Create dummy variables for all nominal predictors
  ___

lr_workflow <- workflow() %>% add_model(lr_model) %>% add_recipe(lr_recipe)
lr_fit <- lr_workflow %>% fit(train)
lr_aug <- lr_fit %>% augment(test)
lr_aug %>% class_evaluate(truth = Attrition, estimate = .pred_class,.pred_No)
Редактировать и запускать код