切分訓練與測試資料集
訓練模型的第一步，是將資料分成訓練集與測試集。tidymodels 套件能讓這件事變得很簡單。預留一個測試資料集，可以讓你在模型從未看過的資料上評估已訓練的模型。
你將使用員工醫療產業離職資料，內容包含某醫療公司的員工資訊，以及他們是否離職。此資料已存在 attrition_df 中。目標變數是 Attrition。
tidayverse 與 tidymodels 套件都已為你載入。
本練習屬於課程
R 的降維
練習說明
- 以 80% 的資料作為訓練集來初始化資料切分，並根據目標變數
Attrition進行分層抽樣。 - 擷取訓練資料集並存到
train。 - 擷取測試資料集並存到
test。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Initialize the split
split <- ___(___, ___ = ___, strata = ___)
# Extract training set
train <- ___ %>% ___()
# Extract testing set
test <- ___ %>% ___()