แบ่งข้อมูล
ในแบบฝึกหัดนี้ จะแบ่งข้อมูลออกเป็นชุด training และชุด test โดยใช้แพ็กเกจ caret จากนั้นในบทเรียนถัดไป จะนำชุดข้อมูล training ไปสร้างโมเดล logistic regression และใช้ชุดข้อมูล test เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
HR Analytics: การพยากรณ์การลาออกของพนักงานด้วย R
คำแนะนำการฝึกหัด
- โหลดแพ็กเกจ
caret - ตั้งค่า seed เป็น 567 และสร้าง data partition เพื่อแบ่งชุดข้อมูล
emp_finalออกเป็น training 70% และ test 30% - สร้างชุดข้อมูล training โดยเลือกหมายเลขแถวที่เก็บอยู่ใน
index_trainจากชุดข้อมูลemp_final - กำหนดให้ข้อมูลที่เหลือจาก
emp_finalเป็นชุดข้อมูล test
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Load caret
___
# Set seed of 567
___
# Store row numbers for training dataset: index_train
index_train <- ___(emp_final$turnover, p = ___, list = FALSE)
# Create training dataset: train_set
train_set <- emp_final[___, ]
# Create testing dataset: test_set
test_set <- emp_final[___, ]