Removendo preditores correlacionados com recipes
Remover variáveis preditoras correlacionadas dos seus conjuntos de dados de treino e teste é uma etapa importante de feature engineering para garantir que o ajuste do modelo ocorra da forma mais suave possível.
Agora que você descobriu que monthly_charges e avg_data_gb são altamente correlacionadas, é preciso adicionar um filtro de correlação com step_corr() ao seu pipeline de feature engineering para os dados de telecomunicações.
Neste exercício, você vai criar um objeto recipe que remove preditores correlacionados dos dados de telecomunicações.
Os conjuntos de dados telecom_training e telecom_test já foram carregados na sua sessão.
Este exercício faz parte do curso
Modelagem com tidymodels em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Specify a recipe object
telecom_cor_rec <- recipe(___,
data = ___) %>%
# Remove correlated variables
___(___, threshold = ___)