BaşlayınÜcretsiz başlayın

Box-Cox dönüşümü

Şirketten ayrılan çalışanlara ait tüm sayısal verileri içeren attrition_num veri kümesini kullanarak, factor olarak kodlanmış ikili bir değişken olan Attrition ile bir çalışanın şirkette kalıp kalmayacağını tahmin edebilen bir model kurmak istiyorsun. Özelliklerin neredeyse normal dağılmasını sağlamak için Box-Cox dönüşümünü uygulayan bir recipe oluşturacaksın.

Senin için attrition_num verisi, lojistik regresyon lr_model, kullanıcı tanımlı class-evaluate() fonksiyonu ve train ile test ayrımları yüklendi.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'da Feature Engineering

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Hedef dahil tüm sayısal özellikleri dönüştürmek için Box-Cox kullanan bir recipe oluştur.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Create a recipe that uses Box-Cox to transform all numeric features
lr_recipe_BC <- 
  recipe(Attrition ~., data = train) %>%
  ___(___)

lr_workflow_BC <- workflow() %>%
  add_model(lr_model) %>%
  add_recipe(lr_recipe_BC)
lr_fit_BC <- lr_workflow_BC %>%
  fit(train)
lr_aug_BC <-
  lr_fit_BC %>% augment(test)
lr_aug_BC %>% class_evaluate(truth = Attrition,
                 estimate = .pred_class,.pred_No)
Kodu Düzenle ve Çalıştır