Informação mútua entre variáveis

O data frame credit_df contém várias variáveis contínuas. Quando duas variáveis contínuas são correlacionadas, elas carregam a mesma informação — algo chamado de informação mútua. Variáveis altamente correlacionadas não são apenas redundantes; elas podem causar problemas na modelagem. Por exemplo, em regressão, variáveis altamente correlacionadas (isto é, multicolinearidade) podem gerar resultados sem sentido. Para ter uma noção da informação mútua, você vai criar um gráfico de correlação para identificar variáveis com informação mútua.

Os pacotes tidyverse e corrr já foram carregados para você.

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Redução de Dimensionalidade em R

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Instruções do exercício

Use correlate() e rplot() para criar um gráfico de correlação das variáveis numéricas de credit_df.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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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