Ai sẽ ở lại?
Đến lúc bạn luyện tập kết hợp nhiều phép biến đổi trên dữ liệu attrition_num. Trước tiên, chuẩn hóa hoặc gần chuẩn hóa các biến số bằng cách áp dụng phép biến đổi Yeo–Johnson. Tiếp theo, chuyển các biến dự báo dạng số sang bách phân vị, tạo các biến giả (dummy), và loại bỏ những đặc trưng có phương sai gần bằng 0.
Bài tập này là một phần của khóa học
Kỹ thuật đặc trưng (Feature Engineering) với R
Hướng dẫn bài tập
- Áp dụng phép biến đổi Yeo–Johnson cho tất cả các biến số.
- Chuyển tất cả các biến dự báo dạng số thành bách phân vị.
- Tạo biến giả (dummy) cho tất cả các biến dự báo dạng danh nghĩa.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
lr_recipe <- recipe(Attrition ~., data = train) %>%
# Apply a Yeo-Johnson transformation to all numeric variables
___ %>%
# Transform all numeric predictors into percentiles
___ %>%
# Create dummy variables for all nominal predictors
___
lr_workflow <- workflow() %>% add_model(lr_model) %>% add_recipe(lr_recipe)
lr_fit <- lr_workflow %>% fit(train)
lr_aug <- lr_fit %>% augment(test)
lr_aug %>% class_evaluate(truth = Attrition, estimate = .pred_class,.pred_No)