Chuẩn hóa và biến đổi log
Bạn được cung cấp bộ dữ liệu attrition_num với dữ liệu số về các nhân viên đã rời công ty. Các đặc trưng bao gồm
Age, DistanceFromHome, và MonthlyRate.
Bạn muốn dùng dữ liệu này để xây dựng một mô hình dự đoán khả năng một nhân viên sẽ ở lại, được biểu thị bởi Attrition, một biến nhị phân được mã hóa dạng factor. Để chuẩn bị cho việc xây dựng mô hình, bạn muốn giảm độ lệch phân phối có thể có và ngăn một số biến lấn át các biến khác do khác biệt về thang đo.
Dữ liệu attrition_num 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
- Chuẩn hóa tất cả biến dự báo dạng số.
- Biến đổi log tất cả đặc trưng dạng số, với offset bằng 1.
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()
lr_recipe <-
recipe(Attrition~., data = train) %>%
# Normalize all numeric predictors
___(all_numeric_predictors()) %>%
# Log-transform all numeric features, with an offset of one
___(___, offset = ___)
lr_workflow <-
workflow() %>%
add_model(lr_model) %>%
add_recipe(lr_recipe)
lr_workflow