การพยากรณ์การจองโรงแรม
คุณเพิ่งได้งานที่บริษัทวิจัยด้านการบริการ และงานแรกของคุณคือการสร้างโมเดลที่พยากรณ์ว่าการเข้าพักในโรงแรมจะมีเด็กร่วมเดินทางหรือไม่ ในการฝึกโมเดล คุณจะใช้ชุดข้อมูลการจองโรงแรมที่ดัดแปลงมาจากงานของ Antonio, Almeida และ Nunes (2019) โดยจำกัดข้อมูลให้เหลือเฉพาะฟีเจอร์ต่อไปนี้:
features <- c('hotel', 'adults',
'children', 'meal',
'reserved_room_type',
'customer_type',
'arrival_date')
ข้อมูลถูกโหลดให้แล้วในชื่อ hotels พร้อมกับการแบ่งข้อมูลเป็น test และ train และโมเดลได้ถูกประกาศไว้แล้วเป็น lr_model <- logistic_reg().
คุณจะประเมินประสิทธิภาพของโมเดลด้วยความแม่นยำ (accuracy) และพื้นที่ใต้เส้นโค้ง ROC หรือ AUC
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Feature Engineering in R
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
lr_recipe <-
recipe(children ~., data = train) %>%
# Generate "day of the week", "week" and "month" features
step_date(arrival_date, features = c(___, ___, ___)) %>%
# Create dummy variables for all nominal predictors
step_dummy(___)