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预处理

开始进行特征工程！您需要构建一个 recipe，来处理信息量不大的但可能有价值的变量（例如观测 ID），或处理缺失值。这也是转换部分自变量的好机会，例如：对数值型特征做标准化，对分类特征创建哑变量。

您在上一个练习中创建的 attrition 数据集以及 train 和 test 切分已在您的环境中可用。

本练习是课程的一部分

R 中的特征工程

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练习说明

  • 标准化所有数值型特征。
  • 使用 knn 插补算法填补缺失值。
  • 为所有名义型自变量创建哑变量。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

recipe <- recipe(Attrition ~ ., data = train) %>%
  update_role(...1, new_role = "ID") %>%

# Normalize all numeric features
  ___(all_numeric_predictors()) %>% 

# Impute missing values using the knn imputation algorithm
  ___(all_predictors()) %>%

# Create dummy variables for all nominal predictors
  ___(all_nominal_predictors())
 
recipe
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