分类特征编码
有时数据集中包含用数值来表示分类特征的情况。
在 donors 数据集中，wealth_rating 使用数字表示捐赠者的财富水平：
- 0 = Unknown（未知）
- 1 = Low（低）
- 2 = Medium（中）
- 3 = High（高）
本练习演示如何准备此类分类特征，并考察其对逻辑回归模型的影响。donors 数据框已为您准备好。
本练习是课程的一部分
R 中的监督学习：分类
练习说明
- 使用数值型
wealth_rating创建因子变量wealth_levels，并按上述标签进行标注：向factor()传入要转换的列、各个层级，以及对应的标签。 - 使用
relevel()将基准类别改为Medium。第一个参数应为您新生成的factor列。 - 构建一个逻辑回归模型，使用
wealth_levels列预测donated，并用summary()显示结果。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Convert the wealth rating to a factor
donors$wealth_levels <- ___(___, levels = ___, labels = ___)
# Use relevel() to change reference category
donors$wealth_levels <- ___(___, ref = ___)
# See how our factor coding impacts the model
summary(___)