상관된 변수
이 연습 문제에서는 상관된 변수를 중심으로 데이터셋을 점검해 보겠습니다. 특히 로지스틱 회귀처럼 이진 분류기를 적용하기 전에 이러한 변수를 제거하는 것이 중요합니다. 두 개 이상의 변수가 높은 상관을 보이면 하나만 남기고 나머지는 제거해야 해요.
먼저 corrplot 패키지의 corrplot() 함수를 사용해 상관관계를 시각화하겠습니다.
상관행렬 플롯에서 파란색은 양의 상관, 빨간색은 음의 상관을 의미합니다.
색이 진할수록 상관이 높다는 뜻입니다.
마지막으로 데이터셋에서 높은 상관을 가진 변수를 제거하겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 네트워크 데이터 기반 Predictive Analytics
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Remove the Future column from studentnetworkdata
no_future <- ___
# Load the corrplot package
library(___)
# Generate the correlation matrix
M <- ___(no_future)
# Plot the correlations
___(M, method = "circle")