ПочатиПочніть безкоштовно

Побудова workflow

Коли дані підготовлено до аналізу, ви оголосите logistic_model() для прогнозування, чи рейс прибуде із запізненням.

Ви призначите роль «ID» змінній flight, щоб зберегти її як орієнтир для аналізу та налагодження. Із змінної date ви створите нові ознаки, щоб явно змоделювати вплив свят, а також подати factors як фіктивні змінні (dummy).

Обʼєднання вашої моделі та recipe() за допомогою workflow() допоможе гарантувати, що наступні навчання або передбачення відтворюватимуть узгоджені кроки інженерії ознак.

Ця вправа є частиною курсу

Feature Engineering в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Призначте роль «ID» для flight.
  • Обʼєднайте модель і recipe в об'єкт workflow.
  • Навчіть lr_workflow на даних test.
  • Упорядкуйте (tidy) навчений workflow.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

lr_model <- logistic_reg()

# Assign an "ID" role to flight
lr_recipe <- recipe(arrival ~., data = train) %>% update_role(flight, new_role = ___) %>%
  step_holiday(date, holidays = timeDate::listHolidays("US")) %>% step_dummy(all_nominal_predictors())

# Bundle the model and the recipe into a workflow object
lr_workflow <- workflow() %>% add_model(___) %>% add_recipe(___)
lr_workflow

# Fit lr_workflow workflow to the test data  
lr_fit <- lr_workflow %>% ___(data = test)

# Tidy the fitted workflow  
tidy(___)
Редагувати та запускати код