ПочатиПочніть безкоштовно

Ручна регуляризація з Lasso

Набір даних attrition містить 30 змінних. Відділ персоналу просить вас побудувати модель, яку легко інтерпретувати й підтримувати. Вони особливо хочуть зменшити кількість ознак, щоб ваша модель була якомога інтерпретованішою.

У цій вправі ви використаєте Lasso, щоб автоматично зменшити кількість змінних у моделі. У цій першій спробі ви вручну задасте штраф (penalty) і поспостерігаєте за поведінкою моделі.

Дані train і test, а також базовий recipe уже завантажені для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Feature Engineering в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Налаштуйте модель логістичної регресії на використання рушія glmnet.
  • Задайте аргументи для запуску Lasso зі штрафом 0.06.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

model_lasso_manual <- logistic_reg() %>%

# Set the glmnet engine for your logistic regression model
  ___(___) %>%

# Set arguments to run Lasso with a penalty of 0.06
  set_args(mixture = ___, ___ = ___)

workflow_lasso_manual <- workflow() %>%
  add_model(model_lasso_manual) %>%
  add_recipe(recipe)

fit_lasso_manual <- workflow_lasso_manual %>% 
  fit(train)

tidy(fit_lasso_manual)
Редагувати та запускати код