Коррелированные переменные
В этом упражнении вы проверите набор данных на наличие коррелированных переменных. Важно удалить их перед применением бинарного классификатора, особенно в случае логистической регрессии. Если две или более переменных сильно коррелируют между собой, следует оставить только одну из них.
Сначала мы воспользуемся функцией corrplot() из пакета corrplot, чтобы визуализировать корреляции.
На графике корреляций синий цвет обозначает положительную корреляцию, красный — отрицательную.
Чем темнее цвет, тем выше корреляция.
В конце вы удалите сильно коррелированные переменные из набора данных.
Это упражнение является частью курса
Прогнозная аналитика на основе сетевых данных в R
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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")