सह-संबद्ध वैरिएबल्स
इस अभ्यास में, आप डेटासेट को सह-संबद्ध वैरिएबल्स के संदर्भ में जाँचेंगे. बाइनरी क्लासिफायर लागू करने से पहले इन्हें हटाना महत्वपूर्ण है, खासकर लॉजिस्टिक रिग्रेशन के मामले में. जब दो या अधिक वैरिएबल्स में उच्च सह-संबंध हो, तो आपको उनमें से एक को छोड़कर बाकी सभी को हटा देना चाहिए.
सबसे पहले, हम corrplot पैकेज के corrplot() फंक्शन का उपयोग करके correlations को विज़ुअलाइज़ करेंगे.
कोरिलेशन प्लॉट में, नीला रंग पॉज़िटिव कोरिलेशन और लाल रंग नेगेटिव कोरिलेशन दर्शाता है.
गहरा रंग अधिक कोरिलेशन को इंगित करता है.
अंत में, आप डेटा सेट से अत्यधिक सह-संबद्ध वैरिएबल्स को हटा देंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में नेटवर्क्ड डेटा का उपयोग करके Predictive Analytics
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Remove the Future column from studentnetworkdata
no_future <- ___
# Load the corrplot package
library(___)
# Generate the correlation matrix
M <- ___(no_future)
# Plot the correlations
___(M, method = "circle")