构建工作流
在数据已经准备好用于分析的前提下，您将声明一个 logistic_model() 来预测航班是否会延误到达。
您需要将 flight 变量的角色设为 "ID"，以便在分析和调试时作为参考。基于 date 变量，您将创建新特征，用于显式建模节假日的影响，并将 factors 表示为虚拟变量（哑变量）。
使用 workflow() 将您的模型和 recipe() 一起打包，有助于确保后续的拟合或预测能一致地执行相同的特征工程步骤。
本练习是课程的一部分
R 中的特征工程
练习说明
- 将
flight的角色设为 "ID"。 - 将模型和配方打包为一个
workflow对象。 - 将
lr_workflow拟合到test数据。 - 对拟合后的工作流执行整理
tidy()。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
lr_model <- logistic_reg()
# Assign an "ID" role to flight
lr_recipe <- recipe(arrival ~., data = train) %>% update_role(flight, new_role = ___) %>%
step_holiday(date, holidays = timeDate::listHolidays("US")) %>% step_dummy(all_nominal_predictors())
# Bundle the model and the recipe into a workflow object
lr_workflow <- workflow() %>% add_model(___) %>% add_recipe(___)
lr_workflow
# Fit lr_workflow workflow to the test data
lr_fit <- lr_workflow %>% ___(data = test)
# Tidy the fitted workflow
tidy(___)