Sahte değişkenler, eksik veriler ve etkileşimler

R'de Supervised Learning: Sınıflandırma

Brett Lantz

Instructor

Kategorik verileri dummy olarak kodlama

# cinsiyet faktörü oluştur
my_data$gender <- factor(my_data$gender,
                         levels = c(0, 1, 2),
                         labels = c("Male", "Female", "Other"))

Eksik verileri atama (imputation)

Aynı AUC, Farklı ROC

Etkileşim etkileri

Aynı AUC, Farklı ROC

# obezite ve sigara içmenin etkileşimi
glm(disease ~ obesity * smoking,
      data = health,
      family = "binomial")

Hadi pratik yapalım!

R'de Supervised Learning: Sınıflandırma