저분산 필터 만들기
이번 연습에서는 연속형 특성이 열일곱 개인 house_sales_df가 주어집니다. 그중 일부는 분산이 전혀 없고, 일부는 분산이 매우 작습니다. 각 특성의 분산을 살펴보고, 적절한 분산 임계값을 정해 필터를 만들어 보세요. 이 방법은 거의 정보를 담지 않은 차원을 줄이는 데 유용하지만, 곧 보시겠듯 몇 가지 단점도 있습니다.
tidyverse와 tidymodels 패키지는 미리 불러와 드렸습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서의 차원 축소
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate feature variances
houses_sales_variances <- ___ %>%
summarize(across(everything(), ~ ___(___(., ___ = ___), na.rm = ___))) %>%
pivot_longer(everything(), names_to = "feature", values_to = "variance") %>%
___(desc(___))
houses_sales_variances