相互情報を持つ特徴量

credit_df データフレームには、いくつかの連続的な特徴量が含まれています。2つの連続変数が相関している場合、それらは同じ情報を持っています。これを 相互情報（mutual information） と呼びます。強く相関した特徴量は、単に重複しているだけではありません。モデリングで問題を引き起こすことがあります。たとえば回帰では、高い相関（すなわち多重共線性）があると、意味のない結果を招くことがあります。相互情報の感覚をつかむために、相互情報を持つ特徴量を特定できるよう、相関プロットを作成しましょう。

tidyverse と corrr 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

credit_df の数値特徴量について、correlate() と rplot() を使って相関プロットを作成します。

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 a correlation plot
___ %>% 
  select(where(is.numeric)) %>% 
  ___() %>% 
  shave() %>% 
  ___(print_cor = TRUE) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))

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