ПочатиПочніть безкоштовно

step_percentile()

Як застосування перетворення у відсоткові ранги до ваших числових змінних вплине на продуктивність моделі? Спробуйте!

Дані attrition_num, логістична регресія lr_model, визначена користувачем функція class-evaluate() і розбиття train та test уже завантажені для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Feature Engineering в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Застосуйте перетворення у відсоткові ранги до всіх числових предикторів.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Add percentile tansformation to all numeric predictors
lr_recipe_perc <- 
  recipe(Attrition ~., data = train) %>%
  ___
lr_workflow_perc <-
  workflow() %>%
  add_model(lr_model) %>%
  add_recipe(lr_recipe_perc)
lr_fit_perc <- lr_workflow_perc %>% fit(train)
lr_aug_perc <- lr_fit_perc %>% augment(test)
lr_aug_perc %>% class_evaluate(truth = Attrition,
                 estimate = .pred_class,.pred_No)
Редагувати та запускати код