Tầm quan trọng của biến

Kỹ thuật đặc trưng (Feature Engineering) với R

Jorge Zazueta

Research Professor. Head of the Modeling Group at the School of Economics, UASLP

Bổ sung nhiều biến dự báo

Mô hình đầy đủ hơn bao gồm nhiều biến.

lr_model <- logistic_reg()
lr_recipe <- 
  recipe(class~ sponsor_code +
         contract_value_band +
         category_code, 
         data = grants_train) %>%
  step_lencode_glm(sponsor_code,
                   contract_value_band,
                   category_code, 
                   outcome = vars(class))

Với kết quả hấp dẫn hơn.

lr_aug %>% class_evaluate(truth = class,
               estimate = .pred_class,
               .pred_successful)

# A tibble: 2 × 3
  .metric  .estimator .estimate
  <chr>    <chr>          <dbl>
1 accuracy binary         0.890
2 roc_auc  binary         0.951

Biến nào quan trọng nhất?

Có thể vẽ các đặc trưng xếp hạng theo mức độ quan trọng bằng gói vip().

lr_fit %>%
  extract_fit_parsnip() %>%
  vip(aesthetics = 
      list(fill = "steelblue"))

Biểu đồ tầm quan trọng của biến

Biểu đồ cột tầm quan trọng của biến.

Tầm quan trọng của biến và kỹ thuật đặc trưng

Tầm quan trọng của biến có thể là cơ chế phản hồi mạnh để tinh chỉnh kỹ thuật đặc trưng dựa trên hiểu biết miền.

Quy trình tầm quan trọng của biến và kỹ thuật đặc trưng.

Ayo berlatih!

Kỹ thuật đặc trưng (Feature Engineering) với R