Важность переменных

Конструирование признаков в R

Jorge Zazueta

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

Добавление предикторов

Более полная модель включает несколько переменных.

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))

Результаты становятся лучше.

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

Какие переменные важнее всего?

Признаки можно отобразить в порядке убывания важности с помощью пакета vip().

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

График важности переменных

Столбчатая диаграмма важности переменных.

Важность переменных и конструирование признаков

Важность переменных — эффективный инструмент обратной связи для улучшения конструирования признаков на основе экспертных знаний.

Рабочий процесс: важность переменных и конструирование признаков.

Давайте потренируемся!

Конструирование признаков в R