Séparer les prix des maisons avec UMAP

Vous avez réduit la dimensionnalité des données de ventes de maisons en Californie (house_sales_df) à l'aide de PCA et de t-SNE. Vous allez maintenant utiliser UMAP. Le résultat final d'UMAP ressemble beaucoup à celui de t-SNE; toutefois, UMAP est généralement plus efficace sur le plan informatique. Il cherche aussi à préserver davantage la structure globale. Concrètement, cela signifie que vous pouvez interpréter la distance entre les grappes comme une mesure de similarité — ce qui n'était pas possible avec t-SNE.

Rappelez-vous que la variable cible de house_sales_df est price. Définissez num_comp = 2. Les forfaits tidyverse et embed ont été chargés pour vous.

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Réduction de dimension en R

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Instructions de l’exercice

Ajustez UMAP à tous les prédicteurs de house_sales_df en utilisant step_umap() dans une recette et enregistrez les données transformées dans umap_df.
Tracez les dimensions UMAP avec ggplot(), en encodant la variable cible price par la couleur.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Fit UMAP
set.seed(1234)
umap_df <- ___(___ ~ ., data = ___) %>% 
  ___(___()) %>% 
  ___(___(), num_comp = 2) %>% 
  prep() %>% 
  ___() 

# Plot UMAP
___ %>%  
  ___(aes(x = ___, y = ___, color = ___)) +
  ___(alpha = 0.7) +
  scale_color_gradient(low="gray", high="blue")

Modifier et exécuter le code