Identifiera högt korrelerade särdrag
Med hjälp av data i house_sales_df får du öva på att identifiera särdrag med hög korrelation. Hög korrelation mellan särdrag indikerar redundant information och kan orsaka problem vid modellering, till exempel multikollinearitet i regressionsmodeller. Du ska avgöra vilka av de högt korrelerade särdragen som bör tas bort. En korrelationsmatris hjälper dig att identifiera dessa särdrag.
Paketen tidyverse och corrr har redan laddats in åt dig.
Den här övningen är en del av kursen
Dimensionsreduktion i R
Övningsinstruktioner
- Skapa ett korrelationsdiagram där korrelationerna visas direkt i diagrammet.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Create a correlation plot of the house sales
house_sales_df %>%
___() %>%
___() %>%
___(print_cor = ___) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))