Определение сильно коррелирующих признаков
Используя данные из house_sales_df, вы попрактикуетесь в определении признаков с высокой корреляцией. Высокая корреляция между признаками свидетельствует об избыточности информации и может приводить к проблемам при моделировании — например, к мультиколлинеарности в регрессионных моделях. Вам предстоит решить, какие из сильно коррелирующих признаков следует удалить. Матрица корреляций поможет вам их выявить.
Пакеты tidyverse и corrr уже загружены.
Это упражнение является частью курса
Снижение размерности в R
Инструкции к упражнению
- Постройте график корреляций с отображением значений прямо на графике.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Create a correlation plot of the house sales
house_sales_df %>%
___() %>%
___() %>%
___(print_cor = ___) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))