Создание фильтра нулевой дисперсии

house_sales_df содержит десять непрерывных переменных, описывающих продажи домов в округе Кинг, штат Калифорния. Среди них — площадь в квадратных футах, количество комнат и цена продажи. Чтобы упростить работу с набором данных и сократить время обучения моделей, необходимо уменьшить размерность.

Начнём с создания фильтра нулевой дисперсии. Пакет tidyverse уже загружен.

Это упражнение является частью курса

Снижение размерности в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Создайте фильтр нулевой дисперсии с помощью summarize() и filter() и сохраните результат в переменную zero_var_filter.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Create zero-variance filter
___ <- ___ %>% 
  ___(across(everything(), ~ ___(___, ___ = ___))) %>% 
  pivot_longer(everything(), names_to = "feature", values_to = "variance") %>% 
  ___(___ == ___) %>% 
  pull(feature)

zero_var_filter

Редактировать и запускать код