Імпутація пропущених значень і створення фіктивних змінних
Після виявлення пропущених значень у наборі даних attrition і визначення, що вони пропущені повністю випадково (MCAR), ви вирішуєте скористатися імпутацією методом K найближчих сусідів (KNN). Налаштовуючи свою recipe для інженерії ознак, ви вирішуєте створити фіктивні змінні для всіх номінальних змінних і оновити роль змінної ...1 до «ID», щоб зберегти її в наборі даних для довідки, не впливаючи на вашу модель.
Ця вправа є частиною курсу
Feature Engineering в R
Інструкції до вправи
- Оновіть роль
...1до «ID». - Імпутуйте значення для всіх предикторів, де бракує даних.
- Створіть фіктивні змінні для всіх номінальних предикторів.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
lr_model <- logistic_reg()
lr_recipe <-
recipe(Attrition ~., data = train) %>%
# Update the role of "...1" to "ID"
___(...1, new_role = "ID" ) %>%
# Impute values to all predictors where data are missing
step_impute_knn(___) %>%
# Create dummy variables for all nominal predictors
___(all_nominal_predictors())
lr_recipe