前處理與資料分割
你將使用完整的 attrition 資料集，它包含 1470 筆樣本與 30 個與目標變數 Attrition 相關的特徵，且含有遺漏值。你的任務是建立一個端到端的模型來預測目標。資料集已為你載入。
先從資料前處理與資料分割開始。
本練習屬於課程
R 的特徵工程
練習說明
- 先將所有字元型別的欄位轉成 factor。
- 建立訓練與測試分割。
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。
# Transform all character values to factors
attrition <-
attrition %>%
mutate(___(where(___), as_factor))
# Create train and test splits
set.seed(123)
split <- initial_split(attrition, strata = Attrition)
test <- ___(split)
train <- ___(___)
glimpse(train)