BaşlayınÜcretsiz başlayın

Eksik değerleri atama ve kukla değişkenler oluşturma

attrition veri kümesinde eksik değerleri tespit edip bunların tamamen rastgele eksik (MCAR) olduğuna karar verdikten sonra, K En Yakın Komşu (KNN) atamasını kullanmaya karar veriyorsun. Özellik mühendisliği recipe’ını yapılandırırken, tüm ad nominal değişkenlerin için kukla değişkenler oluşturmayı ve ...1 değişkeninin rolünü "ID" olarak güncellemeyi seçiyorsun; böylece modelini etkilemeden, referans için veri kümesinde tutabiliyorsun.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'da Feature Engineering

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • ...1’in rolünü "ID" olarak güncelle.
  • Verilerin eksik olduğu tüm yordayıcılara değer ata.
  • Tüm ad nominal yordayıcılar için kukla değişkenler oluştur.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

lr_model <- logistic_reg()

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

# Update the role of "...1" to "ID"
  ___(...1, new_role = "ID" ) %>%

# Impute values to all predictors where data are missing
  step_impute_knn(___) %>%

# Create dummy variables for all nominal predictors
  ___(all_nominal_predictors())

lr_recipe
Kodu Düzenle ve Çalıştır