ПочатиПочніть безкоштовно

Прогнозування бронювань у готелях

Ви щойно влаштувалися до дослідницької компанії в індустрії гостинності, і ваше перше завдання — побудувати модель, що прогнозує, чи міститиме проживання в готелі дітей. Щоб навчити модель, ви скористаєтеся модифікованою версією набору даних про попит на бронювання готелів від Antonio, Almeida та Nunes (2019). Ви обмежуєте дані такими ознаками:

features <- c('hotel', 'adults', 
              'children', 'meal',
              'reserved_room_type', 
              'customer_type', 
              'arrival_date')

Дані завантажено для вас як hotels, разом із відповідними розбиттями test і train, а модель оголошено як lr_model <- logistic_reg().

Ви оцінюватимете якість моделі за точністю та площею під кривою ROC (AUC).

Ця вправа є частиною курсу

Feature Engineering в R

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

lr_recipe <- 
  recipe(children ~., data = train) %>%
# Generate "day of the week", "week" and "month" features

  step_date(arrival_date, features = c(___, ___, ___)) %>%

# Create dummy variables for all nominal predictors
  step_dummy(___)
Редагувати та запускати код