상호 정보가 있는 특성
credit_df 데이터 프레임에는 여러 연속형 특성이 들어 있어요. 두 개의 연속형 특성이 상관되어 있으면 동일한 정보를 담고 있는데, 이를 상호 정보라고 합니다. 상관이 매우 높은 특성은 단순히 중복일 뿐만 아니라 모델링에 문제를 일으킬 수 있어요. 예를 들어 회귀 분석에서는 상관이 매우 높은 특성(즉, 다중공선성) 때문에 말이 되지 않는 결과가 나올 수 있습니다. 상호 정보의 감을 잡기 위해 상관관계 플롯을 만들어 상호 정보가 있는 특성을 확인해 보겠습니다.
tidyverse와 corrr 패키지는 미리 불러와 두었습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서의 차원 축소
연습 안내
correlate()와rplot()을 사용해credit_df의 숫자형 특성에 대한 상관관계 플롯을 만드세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create a correlation plot
___ %>%
select(where(is.numeric)) %>%
___() %>%
shave() %>%
___(print_cor = TRUE) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))