ゼロ分散フィルターを作成する
house_sales_df には、カリフォルニア州キング郡の住宅販売を表す連続変数が10個含まれています。たとえば、延べ床面積、部屋数、販売価格などです。データセットを扱いやすくし、モデル作成時の学習時間を短縮するために、次元削減が必要になります。
まずはゼロ分散フィルターの作成から始めましょう。tidyverse 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
演習の手順
summarize()とfilter()を使ってゼロ分散フィルターを作成し、zero_var_filterに保存します。
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。
# Create zero-variance filter
___ <- ___ %>%
___(across(everything(), ~ ___(___, ___ = ___))) %>%
pivot_longer(everything(), names_to = "feature", values_to = "variance") %>%
___(___ == ___) %>%
pull(feature)
zero_var_filter