Box-Cox 变换
在只含数值数据的 attrition_num 数据集中，包含了已经离职员工的各项信息。您希望构建一个模型来预测员工是否可能留下，目标变量为 Attrition，这是一个用 factor 编码的二元变量。为使特征更接近正态分布，您将创建一个配方（recipe）来应用 Box-Cox 变换。
attrition_num 数据、逻辑回归模型 lr_model、用户自定义的 class-evaluate() 函数，以及 train 与 test 划分均已为您加载。
本练习是课程的一部分
R 中的特征工程
练习说明
- 创建一个配方，使用 Box-Cox 对所有数值型特征进行变换，包括目标变量。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Create a recipe that uses Box-Cox to transform all numeric features
lr_recipe_BC <-
recipe(Attrition ~., data = train) %>%
___(___)
lr_workflow_BC <- workflow() %>%
add_model(lr_model) %>%
add_recipe(lr_recipe_BC)
lr_fit_BC <- lr_workflow_BC %>%
fit(train)
lr_aug_BC <-
lr_fit_BC %>% augment(test)
lr_aug_BC %>% class_evaluate(truth = Attrition,
estimate = .pred_class,.pred_No)