ПочатиПочніть безкоштовно

Перетворення Бокса—Кокса

Використовуючи набір даних attrition_num із усіма числовими даними про співробітників, які залишили компанію, ви хочете побудувати модель, що зможе передбачити, чи залишиться співробітник, використовуючи Attrition — бінарну змінну, закодовану як factor. Щоб ознаки мали майже нормальний розподіл, ви створите рецепт, який реалізує перетворення Box-Cox.

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

Ця вправа є частиною курсу

Feature Engineering в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть рецепт, який застосовує Box-Cox для перетворення всіх числових ознак, включно з цільовою.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Create a recipe that uses Box-Cox to transform all numeric features
lr_recipe_BC <- 
  recipe(Attrition ~., data = train) %>%
  ___(___)

lr_workflow_BC <- workflow() %>%
  add_model(lr_model) %>%
  add_recipe(lr_recipe_BC)
lr_fit_BC <- lr_workflow_BC %>%
  fit(train)
lr_aug_BC <-
  lr_fit_BC %>% augment(test)
lr_aug_BC %>% class_evaluate(truth = Attrition,
                 estimate = .pred_class,.pred_No)
Редагувати та запускати код