Odhalování korelovaných prediktorů
Korelované prediktory poskytují redundantní informace a mohou negativně ovlivnit proces trénování modelu. Pokud jsou dvě proměnné silně korelovány, jejich hodnoty se mění lineárně společně – a tedy předávají tvým algoritmům strojového učení stejnou informaci. Tento jev se nazývá multikolinearita.
Před samotným trénováním modelu je důležité prozkoumat dataset, odhalit tyto vztahy a odstranit je v rámci kroků přípravy příznaků.
V tomto cvičení prozkoumáš dataset telecom_training vytvořením korelační matice všech numerických prediktivních proměnných.
Data telecom_training jsou načtena ve tvé pracovní session.
Toto cvičení je součástí kurzu
Modeling with tidymodels in R
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
telecom_training %>%
# Select numeric columns
___(___) %>%
# Calculate correlation matrix
___