Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Điều chuẩn thủ công với Lasso

Bộ dữ liệu attrition có 30 biến. Bộ phận Nhân sự yêu cầu bạn xây dựng một mô hình dễ diễn giải và dễ bảo trì. Họ đặc biệt muốn giảm số lượng đặc trưng để mô hình của bạn càng dễ hiểu càng tốt.

Trong bài này, bạn sẽ dùng Lasso để tự động giảm số lượng biến trong mô hình. Ở lần thử đầu tiên, bạn sẽ nhập thủ công một mức phạt (penalty) và quan sát hành vi của mô hình.

Dữ liệu train và test, cùng một recipe cơ bản đã được nạp sẵn cho bạn.

Bài tập này là một phần của khóa học

Kỹ thuật đặc trưng (Feature Engineering) với R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Thiết lập mô hình hồi quy logistic để dùng engine glmnet.
  • Thiết lập các đối số để chạy Lasso với penalty bằng 0.06.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

model_lasso_manual <- logistic_reg() %>%

# Set the glmnet engine for your logistic regression model
  ___(___) %>%

# Set arguments to run Lasso with a penalty of 0.06
  set_args(mixture = ___, ___ = ___)

workflow_lasso_manual <- workflow() %>%
  add_model(model_lasso_manual) %>%
  add_recipe(recipe)

fit_lasso_manual <- workflow_lasso_manual %>% 
  fit(train)

tidy(fit_lasso_manual)
Chỉnh sửa và Chạy Mã