Identifikasi fitur yang sangat berkorelasi
Dengan menggunakan data di house_sales_df, Anda akan berlatih mengidentifikasi fitur yang memiliki korelasi tinggi. Korelasi yang tinggi antar fitur mengindikasikan informasi yang redundan dan dapat menimbulkan masalah dalam pemodelan seperti multikolinearitas pada model regresi. Anda akan menentukan fitur berkorelasi tinggi mana yang perlu dihapus. Matriks korelasi akan membantu Anda mengidentifikasi fitur-fitur yang sangat berkorelasi.
Paket tidyverse dan corrr telah dimuat untuk Anda.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Reduksi Dimensi di R
Petunjuk latihan
- Buat plot korelasi dengan nilai korelasi dicetak pada plot.
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# Create a correlation plot of the house sales
house_sales_df %>%
___() %>%
___() %>%
___(print_cor = ___) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))