recipes で相関の高い予測変数を除去する

学習用データとテストデータから相関の高い予測変数を取り除くことは、モデル学習をスムーズに進めるための重要な特徴量エンジニアリングのステップです。

monthly_charges と avg_data_gb が高い相関を持つことが分かったので、通信データの特徴量エンジニアリングパイプラインに step_corr() を使った相関フィルターを追加する必要があります。

この演習では、通信データから相関の高い予測変数を除去する recipe オブジェクトを作成します。

telecom_training と telecom_test データセットはすでにセッションに読み込まれています。