ПочатиПочніть безкоштовно

Нормалізація та лог-перетворення

Вам передано набір даних attrition_num із числовою інформацією про працівників, які залишили компанію. Серед ознак — Age, DistanceFromHome і MonthlyRate.

Ви хочете використати ці дані, щоб побудувати модель, яка зможе передбачити, чи працівник, ймовірно, залишиться. Це позначено змінною Attrition — бінарною змінною, закодованою як factor. Готуючись до моделювання, ви прагнете зменшити можливу асиметрію розподілу та запобігти домінуванню окремих змінних через відмінності в масштабах.

Дані attrition_num і розбиття на train та test уже завантажено для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Feature Engineering в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Нормалізуйте всі числові предиктори.
  • Застосуйте лог-перетворення до всіх числових ознак з відступом (offset) один.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

lr_model <- logistic_reg()

lr_recipe <- 
  recipe(Attrition~., data = train) %>%

# Normalize all numeric predictors
  ___(all_numeric_predictors()) %>%

# Log-transform all numeric features, with an offset of one
  ___(___, offset = ___)

lr_workflow <- 
  workflow() %>%
  add_model(lr_model) %>%
  add_recipe(lr_recipe)

lr_workflow
Редагувати та запускати код