Tiền xử lý
Đến giờ làm feature engineering! Bạn cần xây dựng một recipe để xử lý các biến không mang nhiều thông tin nhưng có thể hữu ích như ID quan sát, hoặc xử lý giá trị khuyết. Đây cũng là cơ hội để biến đổi một số biến dự báo: ví dụ, chuẩn hóa các đặc trưng số và tạo biến giả cho các đặc trưng phân loại.
Bộ dữ liệu attrition và các tập chia train và test bạn đã tạo ở bài trước có sẵn trong môi trường của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Kỹ thuật đặc trưng (Feature Engineering) với R
Hướng dẫn bài tập
- Chuẩn hóa tất cả các đặc trưng số.
- Bù khuyết giá trị bằng thuật toán nội suy
knn. - Tạo các biến giả cho tất cả các biến dự báo kiểu danh định.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
recipe <- recipe(Attrition ~ ., data = train) %>%
update_role(...1, new_role = "ID") %>%
# Normalize all numeric features
___(all_numeric_predictors()) %>%
# Impute missing values using the knn imputation algorithm
___(all_predictors()) %>%
# Create dummy variables for all nominal predictors
___(all_nominal_predictors())
recipe