step_poly()
Bây giờ bạn đã có mô hình gốc để đối chiếu, hãy so sánh hiệu suất khi thêm phép biến đổi đa thức cho tất cả các giá trị số.
Dữ liệu attrition_num, mô hình hồi quy logistic lr_model, hàm do người dùng định nghĩa class-evaluate(), và các tập chia train và test đã được nạp sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Kỹ thuật đặc trưng (Feature Engineering) với R
Hướng dẫn bài tập
- Thêm phép biến đổi đa thức cho tất cả các biến dự báo kiểu số.
- Huấn luyện workflow trên dữ liệu train.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
lr_recipe_poly <-
recipe(Attrition ~., data = train) %>%
# Add a polynomial transformation to all numeric predictors
___
lr_workflow_poly <- workflow() %>%
add_model(lr_model) %>%
add_recipe(lr_recipe_poly)
# Fit workflow to the train data
lr_fit_poly <- ___ %>% fit(train)
lr_aug_poly <- lr_fit_poly %>% augment(test)
lr_aug_poly %>% class_evaluate(truth = Attrition, estimate = .pred_class,.pred_No)