Crea un filtro de baja varianza
En este ejercicio tienes house_sales_df, que contiene diecisiete variables continuas. Algunas no tienen ninguna varianza y otras tienen muy poca. Explorarás las varianzas y establecerás un filtro usando un umbral de varianza adecuado. Este enfoque es útil para reducir dimensiones con poca o ninguna información, pero, como verás, tiene algunos inconvenientes.
Los paquetes tidyverse y tidymodels ya están cargados.
Este ejercicio forma parte del curso
Reducción de la dimensionalidad en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Calculate feature variances
houses_sales_variances <- ___ %>%
summarize(across(everything(), ~ ___(___(., ___ = ___), na.rm = ___))) %>%
pivot_longer(everything(), names_to = "feature", values_to = "variance") %>%
___(desc(___))
houses_sales_variances