เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

step_percentile()

การแปลงตัวแปรเชิงตัวเลขด้วย Percentile Transformation จะส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดลอย่างไร? มาลองดูกัน!

ข้อมูล attrition_num, โมเดล Logistic Regression lr_model, ฟังก์ชัน class_evaluate() ที่กำหนดเอง รวมถึงชุดข้อมูล train และ test ถูกโหลดไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Feature Engineering in R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้ Percentile Transformation กับตัวทำนายเชิงตัวเลขทั้งหมด

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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)
แก้ไขและรันโค้ด