BaşlayınÜcretsiz başlayın

Bisiklet kiralama verilerine vtreat uygulama

Bu egzersizde, daha sonra xgboost ile kullanmak üzere Temmuz/Ağustos bisiklet verilerinin one-hot-encoded veri çerçevelerini oluşturacaksın.

bikesJuly ve bikesAugust veri çerçeveleri önceden yüklendi.

Kolaylık olması için, modelde kullanılacak değişken sütunlarının listesini içeren vars değişkenini tanımladık.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'de Supervised Learning: Regresyon

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • vtreat paketini yükle.
  • designTreatmentsZ() kullanarak bikesJuly (eğitim verisi) içindeki vars değişkenleri için bir tedavi planı treatplan oluştur.
    • Fonksiyonun çok fazla mesaj yazdırmaması için verbose=FALSE bayrağını ayarla.
  • Yalnızca clean ve lev olarak dönüştürülmüş değişkenlerin adlarını içeren bir newvars vektörü oluşturmak için boşlukları doldur. Yazdır.
  • prepare() kullanarak one-hot-encoded bir eğitim veri çerçevesi bikesJuly.treat oluştur.
    • Kullanacağın değişkenleri newvars ile sınırlamak için varRestrictions argümanını kullan.
  • Aynı şekilde prepare() kullanarak bikesAugust'tan one-hot-encoded bir test çerçevesi bikesAugust.treat oluştur.
  • Yapıyı görmek için her iki hazırlanmış çerçevede de str() çağır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# The outcome column
(outcome <- "cnt")

# The input columns
(vars <- c("hr", "holiday", "workingday", "weathersit", "temp", "atemp", "hum", "windspeed"))

# Load the package vtreat
___

# Create the treatment plan from bikesJuly (the training data)
treatplan <- ___(___, ___, verbose = FALSE)

# Get the "clean" and "lev" variables from the scoreFrame
(newvars <- treatplan %>%
  use_series(scoreFrame) %>%        
  filter(code %in% ___) %>%  # get the rows you care about
  use_series(___))           # get the varName column

# Prepare the training data
bikesJuly.treat <- ___(___, ___,  varRestriction = ___)

# Prepare the test data
bikesAugust.treat <- ___(___, ___,  varRestriction = ___)

# Call str() on the treated data
___
___
Kodu Düzenle ve Çalıştır