結合フィルターによる特徴量選択

ゼロ分散フィルターと欠損値フィルターを作成できたので、これらを使って house_sales_df の次元を削減しましょう。フィルターを結合し、その結合フィルターを使って house_sales_df から情報量の少ない特徴量を除去します。

zero_var_filter と na_filter オブジェクトは利用可能で、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

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演習の手順

zero_var_filter と na_filter を結合して low_info_filter を作成します。
low_info_filter を適用して house_sales_df の次元を削減します。
次元削減後の house_sales_df データセットを5行表示します。

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。

# Combine the two filters
___ <- ___(___, ___)

# Apply the filter
house_sales_filtered_df <- ___ %>% 
  ___(-all_of(___))

# Display five rows of the reduced data set
house_sales_filtered_df %>%
  ___(___)

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