Normalisering och logaritmtransformation
Du får tillgång till en datamängd, attrition_num, med numeriska data om anställda som lämnade företaget. Särdragen inkluderar
Age, DistanceFromHome och MonthlyRate.
Du vill använda dessa data för att bygga en modell som kan förutsäga om en anställd troligtvis stannar kvar, vilket anges av Attrition – en binär variabel kodad som en factor. Inför modelleringen vill du minska eventuell skevhet och förhindra att vissa variabler får oproportionerligt stor inverkan på grund av skillnader i skala.
Datamängden attrition_num samt uppdelningarna train och test är redan inlästa.
Den här övningen är en del av kursen
Feature Engineering i R
Övningsinstruktioner
- Normalisera alla numeriska prediktorer.
- Logaritmtransformera alla numeriska särdrag med en offset på ett.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
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