Tam özellik mühendisliği ardışık düzeni
recipes paketi, birden çok özellik mühendisliği adımını tek bir nesnede toplamaya yarar; böylece Machine Learning iş akışında veri dönüşümlerini yönetmek kolaylaşır.
Bu egzersizde, telekomünikasyon verisini modellemeye hazırlamak için bir özellik mühendisliği ardışık düzeni eğiteceksin.
telecom_df tibble'ı ile önceki egzersizlerden telecom_training ve telecom_test veri kümelerin çalışma alanına yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R'de tidymodels ile Modelleme
Egzersiz talimatları
- Eğitim verilerindeki tüm öngördürücü değişkenleri kullanarak
canceled_service'i tahmin eden bir recipe oluştur. - 0.8 eşik değeriyle ilişkili (korole) öngördürücü değişkenleri kaldır.
- Tüm sayısal öngördürücüleri normalize et.
- Tüm nominal öngördürücüler için kukla değişkenler oluştur.
- Recipe'ini eğitim verisi üzerinde eğit ve test verisine uygula.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Create a recipe that predicts canceled_service using the training data
telecom_recipe <- ___ %>%
# Remove correlated predictors
___ %>%
# Normalize numeric predictors
___ %>%
# Create dummy variables
___
# Train your recipe and apply it to the test data
telecom_recipe %>%
___ %>%
___