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.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình hóa với tidymodels trong R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Specify feature engineering recipe
telecom_log_rec <- recipe(___,
data = ___) %>%
# Add log transformation step for numeric predictors
___(___, ___, base = 10)
# Print recipe object
telecom_log_rec