Підготовка даних до аналізу
Ви працюватимете з версією набору даних nycflights13, завантаженою як flights. Вона містить інформацію про рейси, що відправляються з Нью-Йорка. Ви хочете передбачити, чи прибудуть вони із запізненням до пункту призначення, але спершу потрібно підготувати дані до аналізу.
Після обговорення цілей моделі з командою експертів ви вибрали для моделі такі змінні: flight, sched_dep_time, dep_delay, sched_arr_time, carrier, origin, dest, distance, date, arrival.
Ви також застосуєте mutate() для дати за допомогою as.Date() і перетворите змінні типу character на фактори.
Насамкінець ви розділите дані на набори train і test.
Ця вправа є частиною курсу
Feature Engineering в R
Інструкції до вправи
- Перетворіть усі змінні типу character на фактори.
- Розбийте дані flights на вибірки test і train.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
flights <- flights %>%
select(flight, sched_dep_time, dep_delay, sched_arr_time, carrier, origin, dest, distance, date, arrival) %>%
# Tranform all character-type variables to factors
mutate(date = as.Date(date), ___(where(is.character), as.factor))
# Split the flights data into test and train sets
set.seed(246)
split <- flights %>% initial_split(prop = 3/4, strata = arrival)
test <- ___(split)
train <- ___(split)
test %>% select(arrival) %>% table() %>% prop.table()
train %>% select(arrival) %>% table() %>% prop.table()