1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Mô hình hóa với tidymodels trong R
Connected

Bài tập

Tạo các đối tượng recipe

Ở chương trước, bạn đã fit một mô hình hồi quy logistic bằng cách dùng một tập con biến dự đoán từ dữ liệu telecom_df. Bộ dữ liệu này chứa thông tin về khách hàng của một công ty viễn thông và mục tiêu là dự đoán liệu họ có hủy dịch vụ hay không.

Trong bài tập này, bạn sẽ dùng gói recipes để áp dụng phép biến đổi log cho các biến avg_call_mins và avg_intl_mins trong dữ liệu viễn thông. Cách này giúp thu hẹp phạm vi giá trị và có thể làm phân phối của các biến này đối xứng hơn, từ đó có thể cải thiện độ chính xác của mô hình hồi quy logistic.

Hướng dẫn 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Tạo một đối tượng recipe, telecom_log_rec, sử dụng canceled_service làm biến kết quả và tất cả các cột còn lại trong telecom_training làm biến dự đoán.
  • Thêm một bước vào đối tượng recipe để biến đổi log cho avg_call_mins và avg_intl_mins.