Xây dựng workflow
Khi dữ liệu đã sẵn sàng để phân tích, bạn sẽ khai báo một logistic_model() để dự đoán chuyến bay có đến muộn hay không.
Bạn gán vai trò "ID" cho biến flight để giữ lại làm tham chiếu cho phân tích và gỡ lỗi. Từ biến date, bạn sẽ tạo các đặc trưng mới để mô hình hóa rõ ràng ảnh hưởng của ngày lễ và biểu diễn các factors dưới dạng biến giả (dummy).
Đóng gói model và recipe() lại với nhau bằng workflow() sẽ giúp đảm bảo các lần fit hoặc dự đoán tiếp theo đều thực hiện nhất quán các bước feature engineering.
Bài tập này là một phần của khóa học
Kỹ thuật đặc trưng (Feature Engineering) với R
Hướng dẫn bài tập
- Gán vai trò "ID" cho
flight. - Đóng gói mô hình và recipe vào một đối tượng
workflow. - Fit
lr_workflowvới dữ liệutest. - Tidy workflow đã fit.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
lr_model <- logistic_reg()
# Assign an "ID" role to flight
lr_recipe <- recipe(arrival ~., data = train) %>% update_role(flight, new_role = ___) %>%
step_holiday(date, holidays = timeDate::listHolidays("US")) %>% step_dummy(all_nominal_predictors())
# Bundle the model and the recipe into a workflow object
lr_workflow <- workflow() %>% add_model(___) %>% add_recipe(___)
lr_workflow
# Fit lr_workflow workflow to the test data
lr_fit <- lr_workflow %>% ___(data = test)
# Tidy the fitted workflow
tidy(___)