特徵工程流程
若要把特徵工程納入建模流程，必須在模型擬合之前先對訓練集與測試集做前處理。透過你在本章學到的技巧，你將能使用電信資料中的所有可用預測變數來訓練你的邏輯斯迴歸模型。
在本練習中，你會在電信資料上建立一個特徵工程 pipeline，並用它來轉換訓練集與測試集。
telecom_training 與 telecom_test 資料集，以及你的邏輯斯迴歸模型規格 logistic_model，都已載入到你的工作階段。
本練習屬於課程
在 R 中使用 tidymodels 建立模型
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。
telecom_recipe <- recipe(___, data = ___) %>%
# Removed correlated predictors
___(___) %>%
# Log transform numeric predictors
___(___, base = 10) %>%
# Normalize numeric predictors
___(___) %>%
# Create dummy variables
___(___, ___)