НачатьНачать бесплатно

Нормализация и логарифмическое преобразование

Вам предоставлен набор данных attrition_num с числовыми характеристиками сотрудников, покинувших компанию. Среди признаков — Age, DistanceFromHome и MonthlyRate.

Вы хотите использовать эти данные для построения модели, которая предсказывает вероятность того, что сотрудник останется в компании. Целевая переменная обозначена как Attrition — это бинарная переменная, закодированная как factor. В рамках подготовки к моделированию вы хотите уменьшить возможную асимметрию распределения и исключить ситуацию, когда одни переменные доминируют над другими из-за различий в масштабе.

Набор данных attrition_num, а также разбивки train и test уже загружены.

Это упражнение является частью курса

Конструирование признаков в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Нормализуйте все числовые предикторы.
  • Примените логарифмическое преобразование ко всем числовым признакам со сдвигом, равным единице.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

lr_model <- logistic_reg()

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

# Normalize all numeric predictors
  ___(all_numeric_predictors()) %>%

# Log-transform all numeric features, with an offset of one
  ___(___, offset = ___)

lr_workflow <- 
  workflow() %>%
  add_model(lr_model) %>%
  add_recipe(lr_recipe)

lr_workflow
Редактировать и запускать код