Buat resep korelasi tinggi

Setelah Anda mengidentifikasi fitur yang sangat berkorelasi, alih-alih menghapusnya secara manual, Anda dapat menggunakan langkah resep step_corr() di tidymodels. step_corr() tidak menghapus semua fitur yang berkorelasi dengan fitur lain. Langkah ini berupaya menghapus sesedikit mungkin fitur. Secara konseptual, seperti yang Anda lihat pada latihan pilihan ganda, langkah ini menghapus fitur yang paling banyak tumpang tindih informasinya dengan kombinasi fitur lain mana pun. Gagasannya adalah bahwa fitur-fitur lain memuat informasi yang sama, sehingga informasi yang tumpang tindih dari fitur yang dihapus tetap terwakili dalam fitur-fitur lainnya.

Paket tidyverse dan tidymodels telah dimuat untuk Anda.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Reduksi Dimensi di R

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Buat resep yang menggunakan step_corr() dengan ambang 0,7, menerapkan langkah tersebut hanya pada prediktor numerik.
Terapkan resep ke house_sales_df dan simpan data yang telah difilter ke dalam filtered_house_sales_df.
Gunakan tidy() untuk mengidentifikasi kolom atau kolom-kolom yang dihapus oleh filter step_corr().

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Create a recipe using step_corr to remove numeric predictors correlated > 0.7
corr_recipe <-  
  ___(price ~ ., data = ___) %>% 
  ___(___, ___ = ___) %>% 
  ___(___) 

# Apply the recipe to the data
___ <- 
  ___ %>% 
  ___(new_data = ___)

# Identify the features that were removed
___(___, ___ = ___)

Edit dan Jalankan Kode