Caractéristiques à information mutuelle

Le tableau de données credit_df contient plusieurs caractéristiques continues. Lorsque deux caractéristiques continues sont corrélées, elles véhiculent la même information — on parle alors d'information mutuelle. Des caractéristiques fortement corrélées ne sont pas seulement redondantes ; elles peuvent aussi poser des problèmes en modélisation. Par exemple, en régression, des caractéristiques fortement corrélées (c.-à-d. la multicolinéarité) peuvent mener à des résultats aberrants. Pour vous faire une idée de l'information mutuelle, vous allez créer un graphique de corrélation afin de repérer les caractéristiques présentant de l'information mutuelle.

Les bibliothèques tidyverse et corrr ont été chargées pour vous.

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Réduction de dimension en R

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Instructions de l’exercice

Utilisez correlate() et rplot() pour créer un graphique de corrélation des caractéristiques numériques de credit_df.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create a correlation plot
___ %>% 
  select(where(is.numeric)) %>% 
  ___() %>% 
  shave() %>% 
  ___(print_cor = TRUE) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))

Modifier et exécuter le code