Feature-Auswahl mit dem kombinierten Filter

Jetzt, da du die Zero-Variance- und Missing-Values-Filter erstellt hast, setze sie ein, um die Dimensionalität von house_sales_df zu reduzieren. Du kombinierst die Filter und verwendest dann den kombinierten Filter, um die Low-Information-Features aus house_sales_df zu entfernen.

Die Objekte zero_var_filter und na_filter stehen dir zur Verfügung, und das Paket tidyverse wurde für dich geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Dimensionsreduktion in R</Kurs>

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Übungsanweisungen

Kombiniere zero_var_filter und na_filter zu low_info_filter.
Wende low_info_filter an, um die Dimensionalität von house_sales_df zu reduzieren.
Zeige fünf Zeilen des reduzierten house_sales_df-Datensatzes an.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Combine the two filters
___ <- ___(___, ___)

# Apply the filter
house_sales_filtered_df <- ___ %>% 
  ___(-all_of(___))

# Display five rows of the reduced data set
house_sales_filtered_df %>%
  ___(___)

Code bearbeiten und ausführen