Einen Zero-Variance-Filter erstellen

house_sales_df enthält zehn stetige Variablen, die Hausverkäufe in King County, California, beschreiben. Beispiele für diese Variablen sind Quadratmeterzahl, Anzahl der Zimmer und Verkaufspreis. Du musst die Dimensionalität reduzieren, um den Datensatz leichter handhabbar zu machen und die Trainingszeit beim Erstellen von Modellen zu verkürzen.

Legen wir mit dem Erstellen eines Zero-Variance-Filters los. Das Paket tidyverse wurde bereits für dich geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Dimensionsreduktion in R

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Anleitung zur Übung

Erstelle einen Zero-Variance-Filter mit summarize() und filter() und speichere ihn in zero_var_filter.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create zero-variance filter
___ <- ___ %>% 
  ___(across(everything(), ~ ___(___, ___ = ___))) %>% 
  pivot_longer(everything(), names_to = "feature", values_to = "variance") %>% 
  ___(___ == ___) %>% 
  pull(feature)

zero_var_filter

Code bearbeiten und ausführen