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तैयारी का चरण

आप attrition_num डेटासेट को PCA के नज़रिए से एक्सप्लोर करने वाले हैं, ताकि समझ सकें कि ज़्यादातर जानकारी को बनाए रखते हुए क्या डायमेंशनलिटी घटाना संभव है. शुरुआत एक ऐसी रेसिपी बनाकर कीजिए जो near-zero variance फीचर्स को फ़िल्टर करे, डेटा को नॉर्मलाइज़ करे, और PCA लागू करे.

attrition_num डेटासेट पहले से आपके लिए लोड किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Feature Engineering

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • संभावित near-zero variance फीचर्स हटाएँ.
  • सभी संख्यात्मक डेटा को नॉर्मलाइज़ करें.
  • PCA लागू करें.
  • रेसिपी को तैयार (prepare) करके आउटपुट एलिमेंट्स के नाम एक्सेस करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

pc_recipe <- recipe(~., data = attrition_num) %>%

# Remove possible near-zero variance features
  ___(all_numeric()) %>%

# Normalize all numeric data
  ___(___()) %>%

# Apply PCA
  ___(all_numeric())

# Access the names of the output elements by preparing the recipe
pca_output <- ___(___)
names(pca_output)
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