低分散フィルターを作成する
この演習では、連続特徴量を17個含む house_sales_df が与えられます。いくつかの特徴量は分散がまったくなく、また分散がごく小さいものもあります。分散を確認し、適切な分散のしきい値を使ってフィルターを作成しましょう。この方法は、情報量がほとんどない次元を削減するのに有効ですが、後ほど見るようにいくつかの欠点もあります。
tidyverse と tidymodels パッケージは読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Rによる次元削減
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Calculate feature variances
houses_sales_variances <- ___ %>%
summarize(across(everything(), ~ ___(___(., ___ = ___), na.rm = ___))) %>%
pivot_longer(everything(), names_to = "feature", values_to = "variance") %>%
___(desc(___))
houses_sales_variances