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Créer un filtre de faible variance

Dans cet exercice, on vous fournit house_sales_df, qui contient dix-sept variables continues. Certaines de ces variables n'ont aucune variance. D'autres ont une très faible variance. Vous allez explorer les variances et établir un filtre à l'aide d'un seuil de variance approprié. Cette approche est utile pour réduire les dimensions qui contiennent peu ou pas d'information, mais comme vous le verrez, elle comporte quelques limites.

Les forfaits tidyverse et tidymodels ont été chargés pour vous.

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Réduction de dimension en R

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Calculate feature variances
houses_sales_variances <- ___ %>% 
  summarize(across(everything(), ~ ___(___(., ___ = ___), na.rm = ___))) %>% 
  pivot_longer(everything(), names_to = "feature", values_to = "variance") %>% 
  ___(desc(___))

houses_sales_variances
Modifier et exécuter le code